综述：卷积神经网络在根尖周X线片中识别牙周骨丢失的适用性与性能：范围综述

这篇综述系统评价了卷积神经网络（CNN）在根尖周X线片中识别牙周骨丢失（PBL）的应用潜力，涵盖分类、检测和分割三种技术路径。研究表明，CNN模型在PBL自动识别中展现出显著性能优势，未来需优化数据集构建、架构选择和评估方法以提升临床实用性。

　　

Abstract
近期研究聚焦卷积神经网络（CNN）在牙周病诊断中的突破性应用。通过系统检索PubMed、IEEE Xplore和SCOPUS数据库（截至2024年6月），11项符合标准的研究揭示了CNN在根尖周X线片中识别牙周骨丢失（PBL）的多维度价值。

技术路径的三大支柱
分类模型可精准判断PBL存在与否及其严重程度（准确率普遍>85%），而分割算法能勾勒出骨吸收区域的精确边界。值得注意的是，U-Net架构在分割任务中表现突出，其跳跃连接结构有效保留了影像的局部特征。

性能表现的黄金标准
纳入研究的模型敏感性达78-94%，特异性维持在89-97%区间。特别值得关注的是，采用迁移学习策略的ResNet-50模型在二分类任务中F1-score突破0.91，显著高于传统诊断方法。

临床转化的关键瓶颈
当前研究暴露三大局限：数据集样本量偏小（中位数仅423张影像）、标注标准不统一，以及缺乏外部验证。某研究采用数据增强技术使模型AUC提升12%，印证了数据质量的核心地位。

未来发展的三维坐标

1. 数据维度：建议建立多中心标准化影像库
2. 算法维度：探索Transformer-CNN混合架构潜力
3. 评估维度：引入动态视频序列分析等新范式

牙科AI的明日图景
优化后的CNN系统可实现椅旁实时分析，其毫秒级响应速度较人工读片效率提升40倍。某前瞻性试验显示，AI辅助可使初诊医师诊断准确率从68%跃升至89%，预示革命性临床变革即将到来。