卷积神经网络在口腔医学中的应用及研究进展

    近年来，随着人们生活质量的提升，对于口腔疾病的重视程度不断增加，同样，社会对口腔医学资源的需求不断攀升，尤其是在儿童口腔疾病领域，有研究指出，5岁儿童乳牙患龋率高达70.9%，12岁儿童恒牙患龋率高达34.5%，且研究指出，每个年龄段的患龋率均处于一个相对高水平的状态，而且牙周病在中老年人群中的患病率也超过了90%，相较之下，口腔医疗资源的紧缺、专业技术人才的不足，均严重影响国民口腔健康状态。
    亟待一种高效、准确的口腔技术诊治模式，人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个重要分支，它暗示着计算机在人工模式下完成工作，连接神经网络（CNN）是一种基于人脑上部图像处理和识别原理的深层神经网络，对于深度学习模式，它是在深度神经网络的基础上，更高程度的仿生大脑的视觉皮层的结构和原理，进而参与相关活动和发展，目前医学大数据分析中使用的机器学习方法主要是CNN。
    目前，CNN 在诸多医学领域应用并取得重要进展，其在疾病的诊断、影像资料的识别、判读中均得到广泛应用，在口腔医学领域亦是如此，故本文就CNN 在口腔医学中的研究进展综述如下。
    1.口腔肿瘤诊断
    1.1 口腔良性疾病诊断
    传统的肿瘤诊断依赖于病理学的图像分析和影像学的数据判读，目前，随着计算机技术的不断革新，病理图像处理已经达到较高水平。有学者最早在2003年就开始研究口腔囊肿的上皮细胞分割方法，改变图像层之间的距离，以确定任意点的水平，并经由分水岭变换将上皮图像分割为细胞轮廓模式，如此循环往复，并引入局部向量以得到层之间的相对参考位置，此方法可以对头颈部的肿物起到诊断及鉴别作用，且效果显著。
    相较于上述学者的层面分割，Eramian等的研究更倾向于口腔囊肿上皮的整体系统分割，按照色度标准进行阈值处理，然后通过最大流量算法得到最小切片，得到分割的两位数图像，通过不正确的图解有效分离上皮细胞，与传统的精确路径诊断方法相比。这些研究结果为CNN 模型形成口腔颌面组织学图像奠定了坚实的基础，为口腔良性疾病的诊断提供技术支持。
    1.2 口腔癌前病变
    口腔癌前病变是发现口腔癌的关键，早期发现、早期诊断和早期治疗是治疗口腔恶性肿瘤的目的，CNN 对于口腔癌前病变的数据收集处理同样取得重要进展，有学者对口腔黏膜白斑（Oral Leukoplakia, OLK）的病理影像及口腔苔藓型病理进行了深入分析，成功地将89%的图像正确地区分为癌前病变和非癌前病变，灵敏度较高，特异性较好。
    有研究指出，口腔黏膜下纤维化（oral submucous fibrosis, OSF）用SVM分类器根据这2种特征对上皮下结缔组织中的细胞按圆形和纺锤形进行分类，数据模型在OSF 的诊断中已经达到了90.47% 的灵敏度和88.69% 的分类准确性，由此可见，CNN 在口腔癌前病变领域同样发挥重要作用。
    OLK 是中常见的癌前病变之一，口腔医学其早发现、早诊断对于疾病的治疗至关重要，研究基于脱落细胞数据的OLK 风险定量评估模型对于疾病诊断意义重大，该模型选取了脱落细胞的DNA 指数，并根据对细胞群DNA 的峰识基于SVM 的模型具有良好的灵敏度高达93%，特异性高达94%，其模型的推出可为OLK 高风险人群的疾病筛查、早期诊断提供良好的导向，为口腔疾病患者的早期治疗带来福音。
    1.3 口腔恶性肿瘤的诊断
    目前病理切片的阅读主要由病理学家通过显微镜观察进行一一判读，诊断水平主要取决于医生的技术水平，具有很强的主观性，且存在个体主观判断差异。因此，在病理诊断中引入AI，可以大大提高工作效率，增强准确性，提高病理定性和定量判断的水平。除病理活检外，光学活检因其及时、高效、无创等优点越来越受到人们的关注。
    Rahman 等则利用MATLAB软件中的IMADJUST 功能对组织病理图像进行标准化，利用直方图和灰度共生矩阵（GLCM）得到18个特征，包括用于口腔癌细胞自动诊断的线性SVM 分类器，精度100%。
    目前，已有研究通过高光谱成像技术分析了36例头颈部肿瘤患者的手术标本，AI 模型对头颈部肿瘤组织边界的预测准确率可达91%，优于传统的荧光成像技术。对于口腔恶性肿瘤，确保手术切缘阴性对患者的远期预后、复发等非常重要，2018年，研究人员对20名头颈部肿瘤患者和正常黏膜组织的肿瘤边界高光谱图像数据进行了CNN 研究，界定了切除边缘模型，ROC 曲线的AUC 值为0.86，准确甚至高达率为81%，这项研究的结果将有助于快速、全面地确定安全的肿瘤边界，极大程度上推动了口腔恶性肿瘤的外科治疗进展，极大程度上推动了AI 技术在口腔恶性肿瘤的实践应用。
    2.放疗区域精准勾勒
    卷积神经网络在空腔肿瘤的放射靶区勾画中展现独到优势，放疗是口腔恶性肿瘤的主要治疗手段之一。术后放疗对于减少肿瘤复发、延长患者生存时间具有重要意义。目前的放疗靶区勾画完全由人工完成，主要取决于放疗医师的技术能力及技术水平，且相对耗时较长，CNN的出现可增强放射肿瘤学工作流程管理，大幅度提高现有医师和物理师的工作效率，在放射治疗的整体流程中都表现出了极大的优势。
    研究表明，不同医生对于同一病例勾画靶区存在相对差异，且同一医师执业生涯中的靶区勾画同样存在一定程度上的不同；危及器官（organs at risks, OARs）勾画是经典的图像分割问题，AI 在此问题上已有诸多成功应用，且主要就基于CNN。
    Jamie A Dean 等分析了46名患者组成的粘膜表面轮廓图谱（MSC）。它被应用于一个由10名患者组成的独立测试队列，由三位不同的临床医生手动分割MSC 结构，并由另一名临床医生对口腔轮廓（OCC）进行常规勾画。使用骰子相似系数（DSC)、验证指数（VI）和豪斯多夫距离（HD）进行几何比较。
    使用剂量-体积直方图进行剂量学比较，结果提示：在DSC 和HD 中，自动与手动比较之间的中位数差异很小且不显着，中位数VI为0.086，所有剂量水平的自动和手动MSC 结构之间的最大差异化体积，在测试队列中平均为8%，在比较自动化MSC 和OCC 结构时，这种差异达到了大约28%，此项研究表明MSC 的全自动靶区勾画适用于放射治疗剂量反应建模。
    Cardenas CE等研究选择了52名口咽癌患者，所有患者均于2006年1月至2010年8月在德克萨斯大学MD 安德森癌症中心接受治疗，并且之前已经绘制了大体肿瘤体积和CTV，其开发了一种深度学习算法，使用深度自动编码器来识别其机构的医生轮廓模式，这些模型使用来自周围解剖结构的距离图信息，以及总肿瘤体积作为输入参数，并进行基于体素的分类来识别属于高风险CTV 的体素，此外，其开发了一种基于Dice 相似系数（DSC）的新型概率阈值选择函数，以提高预测体积的泛化能力。
    基于DSC 的函数在内部交叉验证循环期间实施，预测的轮廓可以在临床上实现，只有很小的变化或没有变化。目前已有研究通过头颈部CT 数据图像的人工智分析，较准确划分放疗危及器官，CNN 在口咽癌的靶区勾画中意义重大。
    3.恶性肿瘤淋巴转移的诊断
    目前认为口腔恶性肿瘤可转移颈部淋巴结，对其远期预后意义重大。现阶段，恶性肿瘤的转移主要依赖术后淋巴结病理证实，术前很难发现微小的转移病灶，可将手术准备引向误区，结合影像组学、AI在术前提高对隐匿性淋巴结转移的预判极大程度上提升了口腔科医生的临床预判。
    有研究指出，日本科学家已经收集了45例口腔肿瘤患者中127例转移性淋巴结和314例非转移性淋巴结的增强CT影像数据。显示转移淋巴结检出率达到79.9%，非转移淋巴结检出率达到77.1%。Halicek等基于CNN的方法对鳞状细胞癌（SCCa）的淋巴结正常边缘与正常口腔组织进行分类，曲线下面积（AUC）为0.86，用于患者间验证，准确度为81%，灵敏度为84%，并且77% 的特异性。
    Seda Camalan等开发一种CNN 模式，将口腔病理图像分类为“可疑”和“正常”，并通过生成突出显示最有可能参与决策的图像区域的自动热图，判断肿瘤的良恶性，通过使用基于CNN 的临床预测因子，对图像中的口腔疾病及其早期转移可以在早期准确诊断，口腔恶性肿瘤淋巴结的转移与患者远期预后息息相关，在术前对患者淋巴转移情况的精准判断，将有益于患者术中级术后的治疗，术前检查对于位置较深、体积较小的转移淋巴结检出率较低，在决定手术方式上可能提供错误信息。如果能在术前通过结合影像组学及人工智能技术提高隐匿性转移淋巴结的精准预测无疑具有十分重要的意义。
    4.牙体牙髓病诊断
    牙髓病主要是由于牙髓系统的细菌感染和根尖周的炎症反应引起的，发病率相对较高，近年来，随着CNN 在牙髓病中的应用，牙髓病的诊治逐步精准化，Thomas Ekert 等研究指出，根据牙髓病设计的CNN 模型的AUC 曲线下面积为0.85 （P=0.04），敏感性和特异性分别为0.65 和0.87，结果阳性预测值为0.49 阴性预测值为0.93，诊断价值较高。有学者研究指出，760 颗下颌第一磨牙CBCT 数据，可以通过断层面预测远端中生根中存在两个根，模型预测远端中生根中存在两个根，而实际骨髓解剖后的分析结果和模型精度为86.9%。
    Zanella-Calzada分析指出，在神经网络强化训练的基础上建立的另一种龋齿预测模型，根据主治医生的比较分析，发现的龋齿被诊断出来，甚至高达69%。由此可见，CNN 在牙髓病的预测、诊断及治疗中展现出独到的优势。
    5.牙周病诊断
    牙周病（Periodontal disease, PD）是我国最常见、最常见的疾病之一，这种疾病的发病率更高，这是目前牙齿丢失的主要原因。PD 随着渐进性疾病的进展，导致牙齿周围整个组织的破坏，包括牙齿周围的颌骨、牙龈和韧带，Jae-Hong Lee 等通过CNN 算法对PD 的诊断及牙齿受损情况进行充分评价，结合预训练的深度CNN 架构和自训练网络，诊断和预测的准确性、敏感性、特异性、阳性预测值均较高，诊断PCT 准确率其中前磨牙为81.0%，磨牙为76.7%，重症PCT 预测的准确率为82.8%，CNN 相关牙周病的研究相对较少，且样本量相对局限，尚有待大数据的CNN 学习模型的建立, 有研究认为，CNN 在检测牙周受损牙齿方面表现达到令人满意的效果。应用更快的CNN帮助检测牙周受损牙齿，可以节省评估时间，并允许自动筛选文档，从而减少诊断工作量。有分析指出，深度学习模式在牙周病的诊断中显现出独到的优势。
    6.展望
    现如今，CNN 在口腔医学领域广泛应用，不仅在口腔良性疾病、口腔肿瘤、牙体牙髓、牙周疾病中实践，CNN 还广泛应用于正畸和修复等学科。口腔医学作为人类发展的重要前沿学科，需要缜密的诊断思维模式、丰富的医学图像技术支持，而在科技医学、技术医学引领的今天，口腔医学向CNN 领域转换的趋势势在必行。
    本文列举的诸多前沿研究结果提示，基于CNN 的深度学习方法相比于其他技术而言，尤其是医疗图像识别、诊断以及临床信息分析等优势显著，在口腔医学领域的临床应用中具有极大的潜能。因为机器学习仍然是一个年轻的领域，大多数机器学习算法都是针对单个数据源的特定功能或数据模型进行研究，尚未获得全面和实用性，包括各种形式的培训，如控制模式、失控模式等。
    因此，即使扩大了临床标本的种类，CNN进行临床诊断的模式也可能有限，同样，这也是CNN 领域研究的终极目标。综上所述，CNN 在口腔医学领域已取得显著进展，今后仍需要在计算机领域和口腔医学领域开展进一步的合作，将临床问题、临床思路、临床方案通过CNN 模式展现出来，并将数据合作共享，共同合作，开发出能达到临床应用级别的CNN 系统，优化资源配置，以其高效的诊治模式解决医疗资源分布不均等问题，助力人类口腔健康事业发展。