基于深度学习的多模态可解释牙周炎预后模型的研究

本项目旨在收集牙周炎患者的口腔影像和临床数据，建立牙周炎多模态数据库；利用深度学习技术提取与牙周炎预后高度相关的口腔影像特征，并通过多因素 Cox 回归等机器学习算法整合口腔影像特征与临床特征数据，构建 6 种牙周炎预后模型，筛选出性能最好的预后模型，并通过外部测试集验证模型的泛化能力；使用 LIME 局部可解释算法，为预后模型预测结果提供解释基础，最终开发一种基于深度学习的多模态可解释牙周炎预后模型，对牙周炎患者进行个性化的疗效预测，辅助口腔医师进行临床治疗决策。本研究的开展将证实深度学习方法在牙周领域数据处理的适应能力和优越性，并为其它疾病预测的研究提供新思路。