综述：基于人工智能的模型在根尖病变检测、分割和分类中的应用与性能：一项系统评价

《Frontiers in Dental Medicine》：Application and performance of artificial intelligence-based models in the detection, segmentation and classification of periapical lesions: a systematic review

根尖周病变的AI诊断技术研究：系统综述显示人工智能在检测、分割和分类根尖周病变方面表现优异，准确率达70%-99.65%，但存在参考标准不明确、数据集异质性和验证不足等问题，需更多前瞻性研究验证其临床应用价值。

　　在现代医学领域，人工智能（AI）技术正逐步改变传统诊断方式，特别是在牙科领域，其在辅助医生进行疾病识别、图像分析以及治疗决策支持方面展现出巨大潜力。近年来，随着计算能力的提升和深度学习算法的发展，AI在牙科影像学中的应用日益广泛，尤其是在识别与分类牙周病变、根尖病变等方面取得了显著进展。然而，尽管AI模型在检测和诊断方面表现出色，但其在实际临床应用中仍面临诸多挑战和限制。本文将对AI在牙科影像学中用于根尖病变的检测、分割与分类的应用现状进行系统性分析，并探讨其在实际临床场景中的可行性和局限性。

### 根尖病变的诊断挑战

根尖病变，通常被称为根尖周炎，是一种由牙髓病变引发的局部炎症反应，常表现为牙周区域的放射性透光区（radiolucency）。这类病变可能由龋齿、外伤、感染或牙科治疗不当引起，其临床表现具有高度的异质性，从无明显症状到严重的骨质破坏不等。由于病变的形态、大小以及位置的不同，传统的影像学方法如牙片摄影（intraoral radiographs）、全景片（panoramic radiographs）和锥形束CT（CBCT）在诊断过程中可能受到多种因素的影响，包括医生的主观判断、影像质量、设备参数设置以及患者的个体差异等。这些因素可能导致诊断结果的不一致，甚至出现误诊或漏诊的情况，从而影响患者的治疗效果。

此外，根尖病变的诊断往往需要医生具备丰富的经验和细致的观察能力，尤其是在面对早期病变或复杂病变时，传统方法可能难以提供足够精确的判断。因此，如何提高诊断的准确性和效率，成为当前牙科临床研究的重要课题。

### 人工智能在根尖病变诊断中的应用

随着深度学习技术的迅速发展，AI在牙科影像学中的应用逐渐成为一种趋势。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），因其强大的图像识别能力，被广泛用于根尖病变的检测、分割与分类。这些模型能够自动分析牙科影像，识别病变区域，并提供定量化的诊断结果，从而减少医生的主观判断误差，提高诊断的一致性和可靠性。

在检测方面，AI模型能够快速识别影像中的根尖病变，并提供高精度的分类结果。例如，有研究显示，某些AI模型在根尖病变的检测中表现优于传统方法，甚至在某些情况下超越了经验丰富的牙科医生的判断能力。这表明AI技术在根尖病变的早期识别和分类中具有重要价值。

在分割方面，AI模型能够更精确地界定病变的范围，帮助医生更好地理解病变的形态特征和分布情况。传统的分割方法通常依赖于医生手动标注，不仅耗时费力，而且容易受到主观因素的影响。而基于深度学习的分割模型，如U-Net架构，能够自动识别病变区域，提高分割的效率和准确性。这些模型在处理复杂病变或重叠结构时，展现出一定的优势，但仍需进一步优化以应对各种临床挑战。

在分类方面，AI模型能够区分不同类型根尖病变，如根尖囊肿、根尖肉芽肿和根尖脓肿等。这种分类能力对于制定针对性的治疗方案至关重要。例如，有研究显示，AI模型在区分根尖囊肿与根尖肉芽肿方面表现出较高的敏感性和特异性，能够有效避免误诊。然而，分类模型的性能也受到数据质量、样本多样性以及模型训练方法的影响，因此需要进一步改进以提高分类的准确性。

### AI模型的性能表现

根据现有研究，AI模型在根尖病变的检测、分割与分类中的表现差异较大。检测方面，有部分模型的准确率高达99.65%，显示出卓越的诊断能力。然而，也有部分模型的准确率较低，仅为70%，这表明AI模型的性能仍然存在较大的波动。究其原因，可能是由于训练数据的不足、模型结构的优化程度不高，或是测试环境与实际临床环境存在差异。

在分割方面，AI模型的敏感性、特异性和F1分数等指标也呈现出较大的变化。一些研究表明，AI模型在分割根尖病变时能够有效减少假阳性或假阴性结果，提高诊断的可靠性。然而，对于早期病变或病变与根管填充材料、牙体修复体等重叠的情况，AI模型仍存在一定的识别困难。因此，如何提高模型对复杂病变的识别能力，成为未来研究的重要方向。

在分类方面，AI模型的性能表现同样存在差异。部分研究显示，AI模型在区分不同类型根尖病变时表现出较高的准确率，甚至能够达到94%以上。然而，也有研究指出，某些模型在区分特定类型的病变时存在一定的局限性，尤其是在处理小病变或罕见病变时，准确率较低。这提示我们需要更多的高质量数据以及更先进的模型结构，以提高分类的准确性。

### AI模型的局限性与挑战

尽管AI在根尖病变的诊断中展现出良好的前景，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。首先，AI模型的性能高度依赖于训练数据的质量和数量。目前，许多研究使用的数据集规模较小，缺乏多样性，这可能导致模型在面对新的病变类型或复杂的临床场景时表现不佳。因此，如何获取足够多的高质量数据，并确保数据的代表性，是AI模型有效应用的关键。

其次，AI模型的评估标准仍然存在一定的不一致性。在现有的研究中，部分模型的性能评估仅依赖于少数医生的判断，这可能导致结果的偏差。此外，一些研究并未明确说明参考标准的具体内容，使得模型的评估结果缺乏可比性。因此，建立统一的评估标准和参考方法，对于AI模型的验证和推广至关重要。

第三，AI模型的可解释性仍然是一个重要的问题。虽然AI模型在识别病变方面表现出色，但其内部的决策机制往往较为复杂，难以被医生完全理解。这种“黑箱”特性使得医生在使用AI模型时面临一定的信任问题，尤其是在涉及重要诊断决策时。因此，提高AI模型的可解释性，使其能够提供清晰的诊断依据，是推动其在临床应用中的重要步骤。

最后，AI模型的推广和应用还需要考虑临床环境的实际需求。在实际临床工作中，医生需要快速、准确地做出诊断，而AI模型的训练和部署往往需要较高的计算资源和专业的技术支持。对于资源有限的小型诊所而言，AI模型的实施可能面临一定的技术和经济障碍。因此，如何降低AI模型的使用门槛，使其能够适用于不同规模的医疗机构，是未来需要解决的问题之一。

### AI模型的未来发展方向

为了进一步提升AI在根尖病变诊断中的应用效果，未来的研究可以从以下几个方面进行探索。首先，应加强对高质量、多样化的数据集的建设，确保AI模型能够覆盖各种临床场景，并具备良好的泛化能力。其次，应优化模型结构，提高其对复杂病变的识别能力，尤其是在处理早期病变或重叠结构时。此外，还需要建立统一的评估标准和参考方法，以确保AI模型的评估结果具有可比性和可靠性。

同时，AI模型的可解释性也是一个重要的研究方向。通过引入可视化技术或可解释性算法，可以提高AI模型的透明度，使其更易于被医生理解和接受。此外，AI模型的临床适用性也需要进一步验证，特别是在真实临床环境中。通过开展前瞻性研究和随机临床试验，可以更全面地评估AI模型在实际应用中的效果，并为其推广提供科学依据。

### 结论

综上所述，AI技术在根尖病变的检测、分割与分类中展现出良好的潜力，能够有效辅助医生进行疾病诊断，并提高诊断的准确性和效率。然而，当前的研究仍存在一定的局限性，包括数据集的不足、评估标准的不一致以及模型的可解释性等问题。因此，未来的研究需要进一步优化AI模型的性能，提高其在实际临床环境中的适用性，并探索更有效的评估方法和临床推广策略。只有这样，AI技术才能真正成为牙科诊断中的重要工具，为患者提供更精准、高效的医疗服务。