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자료유형
학술저널
저자정보
Hwang, Jae-Joon (Department of Oral and Maxillofacial Radiology, School of Dentistry, Pusan National University, Dental Research Institute) Jung, Yun-Hoa (Department of Oral and Maxillofacial Radiology, School of Dentistry, Pusan National University, Dental Research Institute) Cho, Bong-Hae (Department of Oral and Maxillofacial Radiology, School of Dentistry, Pusan National University, Dental Research Institute) Heo, Min-Suk (Department of Oral and Maxillofacial Radiology and Dental Research Institute, School of Dentistry, Seoul National University)
저널정보
대한영상치의학회 Imaging science in dentistry Imaging science in dentistry 제49권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 7 (7page)

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Purpose: Artificial intelligence (AI), represented by deep learning, can be used for real-life problems and is applied across all sectors of society including medical and dental field. The purpose of this study is to review articles about deep learning that were applied to the field of oral and maxillofacial radiology. Materials and Methods: A systematic review was performed using Pubmed, Scopus, and IEEE explore databases to identify articles using deep learning in English literature. The variables from 25 articles included network architecture, number of training data, evaluation result, pros and cons, study object and imaging modality. Results: Convolutional Neural network (CNN) was used as a main network component. The number of published paper and training datasets tended to increase, dealing with various field of dentistry. Conclusion: Dental public datasets need to be constructed and data standardization is necessary for clinical application of deep learning in dental field.
#Artificial Intelligence #Deep Learning #Dentistry #Radiology

목차

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Park WJ / 2018 / History and application of artificial neural networks in dentistry / Eur J Dent 12:594~601 google schola Mupparapu M / 2018 / Artificial intelligence, machine learning, neural networks, and deep learning: futuristic concepts for new dental diagnosis / Quintessence Int 49:687~688 google schola Burt JR / 2018 / Deep learning beyond cats and dogs : recent advances in diagnosing breast cancer with deep neural networks / Br J Radiol 91:20170545 google schola Rabuñal JR / 2005 / Artificial neural networks in real-life applications / IGI Global :166~346 google schola Panchal G / 2011 / Behaviour analysis of multilayer perceptrons with multiple hidden neurons and hidden layers / Int J Comput Theory Eng 3:332~337 google schola

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