资讯科学系获政府资助研究「AI自动检测牙龈炎症」项目

炎症性牙龈疾病是最常见的牙科疾病之一,对健康产生负面影响。它与全身性疾病密切相关,包括心血管系统疾病如动脉粥样硬化、高血压、中风和冠心病,以及内分泌疾病如糖尿病、增加早产风险。

然而,牙齿疾病可能需要数年的时间发展,除非疾病进展到晚期,否则患者通常不会有任何疼痛和症状。大量的资源已被用于激励患者保持口腔清洁,然而效果不彰。因此,若能有自动化的技术对口腔健康每天监测,就可以及时寻求治疗。

资讯科学系研究团队提出题为”基于深度神经网络的多层次牙龈疾病自动检测:算法和系统”的项目在2022-23年度本地自资学位界别竞逐研究资助计划成功获得拨款。所获拨款总额为 1,181,781 港元。

项目的目的是探索牙龈炎炎症部位进行像素级自动检测以及持续监测的原理、算法和设计。要求具有高灵敏度和特异性,并且在可能有失真的情况下具有鲁棒性,例如移位和旋转。

在使用由 337 个口内照片样本构建的 AI 系统进行的初步研究中,表明所提出的系统可以找出牙龈炎症区域的轮廓,准确地将大部分感兴趣的牙龈区域分为四类(图 1)。红色(128,0,0)、黄色(128,128,0)和绿色(0,128,0)分别表示有病、可能有病和健康的; 以及不感兴趣牙龈区域为背景对应像素点像素为(0,0,0)。受试者工作特征(Receiver operating characteristic, ROC)的曲线下的面积(Area Under Curve, AUC)为0.7。均交并比(Mean Intersection over Union, MIoU) 为0.485. 其结果在 2021 15th International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT2021) [1] 中发表.

研究团队成员

香港珠海學院資訊科學系
副教授熊体超博士
系主任卢苇麟教授

香港大学牙科学院
香港大学牙医学院暨同心基金数据科学研究院临床助理教授林宇恒牙科医生

[1] G.-H. Li, T.-C. Hsung, B. W.-K. Ling, W. Y.-H. Lam, G. Pelekos, and C. McGrath, “Automatic Site-Specific multiple level gum disease detections based on deep neural network,” in 2021 15th International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT2021), Xiamen, China, Apr. 2021.

Fig 1. Selected prediction results on the validation dataset using the proposed AI system. Rows (I)-(VI) show the input images and predictions from different patients. (a) Input intraoral image. (b) Ground truth segmentation interest marked by an expert. (c) Prediction results, with red, yellow and green referring to diseased, questionable diseased and healthy respectively. (Reproduced from [1])