牙科放射學的古與今和人工智能|香港大學牙醫學院

牙科(醫生博客)

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古今的牙科放射學

一八九五年十一月,德國科學家威廉·康拉德.倫琴發現了X光。一個月後(聖誕節前幾天),他拍攝了全球首張醫學X光片,那是他太太戴著戒指的手(圖一)。在一九零一年,他榮獲諾貝爾物理學獎。在一八九六年一月,同為德國人的牙醫,弗里德里希.奧托.沃克霍夫緊接地嘗試為自己的牙齒照X光,成為牙科界的先驅(圖二)。他躺在地上,張著嘴,在二十五分鐘內保持靜止,坦言是種折磨。惟他並未榮獲任何諾貝爾獎。

圖一:全球首張醫學X光

Photo from MedCrave

圖二:全球首張牙科X光。

Photo from MedCrave

時至今天,X光已經成為牙醫不可或缺的工具。牙齒的形狀太細小,而且藏在口腔裡,故不容易進行檢查。倘若我們到酒樓點一籠燒賣,四顆互相黏住,我們尚可用筷子將它們輕輕分開,看看它們之間有否夾著一絲毛髮。可是,若要檢查兩顆牙齒的鄰面有否蛀牙,我們只能用各種可視化的工具,例如是燈、鐳射熒光或X光。

牙科X光片的尺寸如同波鞋的尺寸般,以碼數表示,可分為04號。當數字越大,尺寸便會越小。一般而言,小童會用0號,而成人則常用2號。2號片體積為31毫米乘41毫米,大概像兩小片朱古力拼在一起。拍X光片卻不如吃朱古力般輕易,須準確地放在要檢查的牙齒背後,所以病人或會感到不適。由於X光的尺寸和拍攝技術均由歐美研發,而亞洲人的上顎和舌底空間相對較淺,故此未能百分之百應用於病人之上。最近日本有一項研究指出,日本人的口腔空間太小,導致在95%的情況下,牙醫都未能準確地應用教科書上的水平投影技術(paralleling technique)來拍攝X[1]

人工智能、X光與牙科應用

電子科技和互聯網發展逐漸成熟。近年媒體都常常談及大數據和人工智能,從新聞、劇集到電子遊戲,人工智能都用得上。本港兩所醫學院亦不時發表科研報告,展示人工智能如何協助診斷病症。

簡單來說,人工智能可透過電腦模擬人類的認知和行為。它分析現有的數據,然後讓電腦學習,並對新的數據做預測或判斷。在牙科放射學中,牙醫常運用卷積神經網路(CNN)去模擬人類,並透過人工智能和機器學習來進行診斷。

PoedjiastoetiSuebnukarn兩位學者利用CNN技術來辨別兩種顎骨毛病:成釉細胞瘤和齒源性角化囊腫。此兩種毛病都會侵蝕顎骨,在X光片上能看到明顯的變化。不過兩者造成的變化可以非常相似,專科醫生須仔細地查看才分辨得到,並配合活體組織檢查的病理報告一同考慮。由此可見,分辨兩者並非一時三刻可以完成的任務。上述兩位學者先找來500X光片,一半有成釉細胞瘤,另一半有齒源性角化囊腫。他們將成像和診斷輸入CNN,使它學習。學習完成後,找來100張新的X光片,並以CNN5名口腔頜面放射科的專科醫生,去分辨新的X光片應屬於哪一種毛病。結果顯示CNN和專科醫生的準繩度只相差千分之一,不過前者只用了38秒,後者卻平均用了23分鐘(圖三)。

圖三:人工智能檢視X光片上的病變,根據之前學習所得去判斷病理。

Photo from Healthc Inform Res

除了腫瘤和囊腫以外,人工智能亦可透過X光片去評估骨質疏鬆的風險和牙周病的嚴重程度。在法醫齒學的角度,CNN也可以檢視X光片去推敲病人的年齡。例如是智慧齒,它一般在青少年時期生長,CNN能辨認智慧齒的生長程度(例如:完全未生長、牙冠已長成、牙根生長中、整顆牙齒完全長成),然後估算病人的年齡。有時候病人的X光片成像會顯得模糊,若他們重拍,需再承受吸收輻射的風險。人工智能可以幫助圖像重構,減少雜訊和瑕疵,增強品質,改善成像的診斷價值。這一切都因為倫琴和沃克霍夫而變得有可能。

Text by 香港大學牙醫學院放射學導師楊偉勤醫生


[1]Taguchi, M., Wamasing, P., Watanabe, H. et al. Applying the paralleling technique in intraoral periapical radiographs for Japanese patients by analyzing CT images. Oral Radiol 37, 311–320 (2021). https://doi.org/10.1007/s11282-020-00454-x

 

 

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