MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3760/cma.j.cn112144-20250507-00171

Медицинская библиотека · Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology · 2025

[Research and prospects of deep learning in the field of temporomandibular disorders].

Yin L P, Yang Y C, Wang J

СтатьяОбзорАннотация на английскомПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Temporomandibular disorders (TMD) is one of the most clinically common oral diseases.It covers a range of conditions involving the temporomandibular joint (TMJ) and its adjacent muscles and tissues. Patients typically experience discomfort symptoms such as joint clicking, TMJ pain, chewing muscle discomfort, and jaw movement dysfunction. Given the complexity of the etiology of TMD, the diversity and non-specificity of symptoms, how to accurately diagnose and formulate the best treatment plan has become a challenging issue that urgently needs to be addressed in clinical practice. In recent years, the rapid development of artificial intelligence technology, especially deep learning (DL) technology, has brought a revolutionary driving force to medical diagnosis and treatment. This article aims to review the current application of DL in the diagnosis and treatment of TMD, discuss the challenges faced, and provide prospects for future development, in order to have a deeper understanding and reflection on the application of DL in the diagnosis and treatment of TMD.

Для цитирования: Yin L P, Yang Y C, Wang J. [Research and prospects of deep learning in the field of temporomandibular disorders].. Zhonghua kou qiang yi xue za zhi = Zhonghua kouqiang yixue zazhi = Chinese journal of stomatology. 2025. DOI: 10.3760/cma.j.cn112144-20250507-00171.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.