Xây dựng hệ dữ liệu hỗ trợ máy học để chẩn đoán sàng lọc sâu răng giai đoạn sớm

Nghiên cứu nhằm xây dựng hệ dữ liệu hỗ trợ máy học để chẩn đoán sàng lọc sâu răng giai đoạn sớm ở trẻ 3 - 6 tuổi trên một số cơ sở thuộc địa bàn thành phố Hà Nội. Kết quả nghiên cứu cho thấy: Số lượng ảnh tổn thương sâu răng giai đoạn sớm trong kho dữ liệu của nghiên cứu này là 478 ảnh.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Xây dựng hệ dữ liệu hỗ trợ máy học để chẩn đoán sàng lọc sâu răng giai đoạn sớm TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC XÂY DỰNG HỆ DỮ LIỆU HỖ TRỢ MÁY HỌC ĐỂ CHẨN ĐOÁN SÀNG LỌC SÂU RĂNG GIAI ĐOẠN SỚM Mai Thị Giang Thanh1,, Võ Trương Như Ngọc², Ngô Văn Toàn² Lương Minh Hằng², Trần Ngọc Phương Thảo3 Trường Cao đẳng Y tế Hà Đông 1 ²Trường Đại học Y Hà Nội ³Trường Đại học Văn Lang, Hồ Chí Minh Nghiên cứu nhằm xây dựng hệ dữ liệu hỗ trợ máy học để chẩn đoán sàng lọc sâu răng giai đoạn sớm ởtrẻ 3 - 6 tuổi trên một số cơ sở thuộc địa bàn thành phố Hà Nội. Kết quả nghiên cứu cho thấy: Số lượng ảnhtổn tương sâu răng giai đoạn sớm trong kho dữ liệu của nghiên cứu này là 478 ảnh. Có sự đa dạng về sốlượng và vị trí tổn thương sâu răng giai đoạn sớm ở cả 5 góc chụp ảnh trong miệng như ảnh toàn cảnh, ảnhbên phải, ảnh bên trái, ảnh hàm trên, ảnh hàm dưới lần lượt là: 505 răng, 362 răng, 363 răng, 50 răng và 90răng. Kho dữ liệu được xây dựng có sự phân bố của các tổn thương sâu răng giai đoạn sớm tập trung nhiều ởảnh vùng mặt ngoài của răng với 994 tổn thương, mặt nhai là 65 tổn thương và mặt bên chỉ là 14 tổn thương.Từ khóa: Kho dữ liệu, sâu răng giai đoạn sớm, trẻ 3-6 tuổi.I. ĐẶT VẤN ĐỀ Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ của Sâu răng giai đoạn sớm là giai đoạn tổncộng nghệ 4.0 trên mọi lĩnh vực trong đời sống thương không có lỗ sâu. Các tổn thương đượcvà xã hội, các ứng dụng công nghệ giúp con đặc trưng bởi sự thay đổi về màu sắc, độ bóngngười tiết kiệm thời gian, công sức và đạt được và cấu trúc bề mặt men răng. Điều trị sâu rănghiệu quả cao hơn trong công việc. Trong nha giai đoạn sớm bằng phương pháp tái khoángkhoa với mong muốn hỗ trợ các bác sĩ và bệnh hóa thì cấu trúc men răng có thể phục hồi hoànnhân trong chẩn đoán bệnh các nhà nghiên cứu toàn.⁴ Theo nghiên cứu Pitts 2013⁵ sâu răng giaiđã sử dụng công cụ học máy để hỗ trợ chẩn đoạn sớm là giai đoạn đầu tiên phát hiện thấyđoán tự động các bệnh lý răng miệng dựa trên sự thay đổi bề mặt men răng như đổi màu vớiphim x-quang như nghiên cứu của Srivastava,1 đốm trắng hoặc nâu và chưa có biểu hiện pháVinayahalingam,²... Tại Việt Nam, tác giả Võ hủy bề mặt men hay vùng tối ở lớp ngà răng.ĐểTrương Như Ngọc và cộng sự (2020)³ cũng chẩn đoán sâu răng giai đoạn sớm có một sốđóng góp nghiên cứu về phương pháp chẩn phương pháp thường được sử dụng trong lâmđoán tự động biến chứng răng khôn dựa trên sàng như: khám trực tiếp, X- quang, phươngphim x-quang. pháp laser huỳnh quang, định lượng ánh sáng huỳnh quang.⁶ Năm 2012, tác giả Boye⁷ đãTác giả liên hệ: Mai Thị Giang Thanh, chứng minh hiệu quả chẩn đoán sâu răng quaTrường Cao đẳng Y tế Hà Đông ảnh chụp bằng iPhone. Tác giả Kohara (2018)8Email: maithigiangthanh@gmail.com sử dụng hình ảnh smartphone để chẩn đoánNgày nhận: 20/10/2020 các giai đoạn sâu răng ở mặt nhai trên trẻ 3 -Ngày được chấp nhận: 28/12/2020 6 tuổi. Tại Việt Nam, năm 2018 tác giả Lê Thị 190 TCNCYH 137 (1) - 2021 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌCThùy Linh⁹ đã sử dụng iPhone 6 để chụp ảnh màu ngà răng, lỗ sâu rõ ràng lộ ngà răng.tổn thương sâu răng trên trẻ 8 tuổi cho thấy với 2. Phương pháptổn thương sâu răng giai đoạn sớm có độ nhạy Thời gian nghiên cứu: Từ 07/2019 đến thángcủa phương pháp chụp ảnh là 72,62% và độ 05/2020.đặc hiệu là 97,88%. Trong nghiên cứu này tác Địa điểm nghiên cứu: Nghiên cứu đượcgiả cũng đưa ra kiến nghị các bác sĩ răng hàm thực hiện tại Trung tâm Khám chữa bệnh kỹmặt có thể sử dụng ảnh chụp bằng smartphone thuật cao nhà A7 - Viện đào tạo Răng Hàm Mặtđể chẩn đoán sâu răng từ xa vì thao tác đơn - Trường Đại học Y Hà Nội, Khoa Răng Hàmgiản, hiệu quả, độ nhạy của chẩn đoán đạt tiêu Mặt - Bệnh viện Việt Nam CuBa và một số địachuẩn. điểm khác ở Hà Nội: Trường mầm non Hàng Qua khảo sát các nghiên cứu trên thế giới Đào và trường mầm non Mậu Lương - Hà Đôngcó thể thấy rằng, để chẩn đoán tự động với sự - Hà Nội.hỗ trợ của công cụ học máy thì bước đầu phải Cỡ mẫu: Cỡ mẫu nghiên cứu sử dụng côngnghiên cứu và xây dựng kho dữ liệu đào tạo thức để đánh giá độ nhạy và độ đặc hiệu củahọc máy. Hiện nay, các nghiên cứu quan tâm một phương pháp chẩn đoán bệnh:nhiều đến vấn đề xây dựng kho dữ liệu cho học Z a # p se (1 - p se) 2máy. Một trong số đó là xây dự ...