上科大沈定刚团队联合上海交大口腔医学院开发人工智能系统PerioAI助力牙周病精准诊断 | Cell Press对话科学家

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2025年6月17日，上海科技大学沈定刚教授团队和上海交通大学附属第九人民医院Tonetti教授团队及合作单位在Cell Press细胞出版社期刊Cell Reports Medicine发表了题为“PerioAI: A digital system for periodontal disease diagnosis from an intra-oral scan and cone-beam CT image”的研究。该研究提出了一种全新的三维牙周病自动诊断系统——PerioAI，实现了对龈骨距离（gingiva-bone distance, GBD）的非侵入式、高精度测量，为牙周病的数字化诊疗提供了全新解决方案。

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牙周病是一种全球范围内高发的慢性炎症性疾病，严重影响口腔健康并可能导致牙齿松动甚至脱落。据《全球疾病负担报告》显示，约有近8亿人患有重度牙周炎，且发病率呈逐年上升趋势。由于早期症状不明显，许多患者直到病情严重才接受治疗，错过了最佳干预时机。目前临床常用的牙周探诊方法依赖医生手动操作，存在主观性强、侵入性高、测量点有限等问题，难以全面评估牙周状态。此外，影像学方法如全景片仅提供二维图像，难以准确判断骨缺损深度。

针对上述问题，由上海科技大学/上海交通大学口腔医学院/联影智能牵头的研究团队开发了基于人工智能的全自动牙周诊断系统（PerioAI），利用口内扫描（intra-oral scan, IOS）与锥形束CT（CBCT）图像，构建了一个从数据输入到牙周病诊断输出的端到端分析流程。研究结果已在Cell Reports Medicine发表。

PerioAI是一个融合人工智能与多模态影像数据的全自动牙周诊断系统，包含四大核心模块：IOS分割、CBCT分割、多模态融合以及数字探诊测量。该系统利用深度学习模型对IOS图像中的牙齿冠部进行精确分割，同时对CBCT图像中的牙齿和牙槽骨结构进行三维识别与提取，并将两者进行空间对齐，最终模拟临床探诊路径，计算龈骨距离（GBD），实现无创定量分析。研究结果表明，PerioAI在超过2500例患者的多样化数据集中进行了训练和验证，展现出优异的模型性能，其牙冠、牙齿及牙槽骨分割精度平均Dice得分分别达到96.8%、95.9%和97.2%，数字探诊误差仅为0.040 mm。该系统不仅模拟了传统临床探诊流程，还突破了其主观性强、侵入性高的局限，实现了牙周病的标准化、定量评估。更重要的是：PerioAI输出的软硬组织联合信息为牙周治疗决策提供了更全面的依据，并在多个临床场景中展现出良好的应用潜力。本研究为推动牙周病智能诊疗体系的建立提供了关键技术支撑，也为未来口腔医学中人工智能的应用拓展了新方向。

作者专访

Cell Press细胞出版社特别邀请沈定刚教授进行了专访，为大家进一步详细解读。

CellPress：

您如何看待当前牙周病诊断技术的发展现状？

沈定刚教授：

目前临床上牙周病的诊断仍主要依赖于传统的手动探诊和影像学检查。在临床实践中牙周探查被广泛使用，但它存在明显的局限性，如主观性强、侵入性高、测量点有限、难以标准化等。特别是在评估软硬组织协同变化方面，传统方法往往缺乏全面性和可重复性。随着数字化口腔医学的发展，越来越多的研究开始探索基于影像数据的自动分析技术，尽管影像学技术如全景片可用于骨吸收评估，但仍无法替代对软组织状态的判断，医生仍需手动整合多源信息，增加了判断负担，影响诊断准确性。此外，多数系统仍停留在单一模态分割和手工测量分析阶段，尚未实现真正意义上的多模态融合与临床转化。

CellPress：

为何选择整合IOS和CBCT图像？这两种数据融合带来了哪些关键优势？

沈定刚教授：

我们选择整合口内扫描（IOS）与锥形束CT（CBCT）图像，是出于对牙周组织状态全面评估的需求。IOS提供了高精度的牙龈表面形态信息，而CBCT则能反映牙齿本体与牙槽骨的三维结构。将两者结合，不仅能够模拟临床探诊路径，还能同步获取软硬组织联合信息，从而更准确地评估龈骨距离（GBD），这是判断牙周炎严重程度的重要指标。更重要的是，这种多模态融合方式为建立标准化、自动化、非侵入式的诊断体系奠定了基础。

CellPress：

您认为本项研究有哪些亮点？

沈定刚教授：

我们提出的PerioAI是一个全自动化的牙周病智能诊断系统，致力于通过数字化手段突破传统诊疗流程中的关键瓶颈。与当前依赖人工探诊的诊断方式不同，PerioAI在数字空间中直接测量龈骨距离，融合口内扫描（IOS）获取的软组织形态信息与CBCT反映的骨缺损程度，实现对牙周健康的多维度综合评估，真正打通了从影像数据到临床决策的完整链条。PerioAI的核心优势在于其遵循临床诊断逻辑的自动化流程设计。它不仅摆脱了传统探诊方法主观性强、侵入性高的局限，还能在无需人工干预的情况下，仅凭IOS和CBCT图像完成高精度测量，为患者带来更舒适、更标准化的诊断体验。该系统已在超过2500例患者的大规模多中心数据集上进行了验证，展现出卓越的性能表现：数字探诊误差低至 0.040 mm，甚至优于人工探诊水平。此外，PerioAI 展现出良好的临床能力，显示出了对早期牙周病诊断的有效性。我们相信，PerioAI将为推动人工智能在口腔医学中的深度应用奠定基础，有望在未来成为牙周病精准诊疗的重要工具，重塑牙周健康管理的新模式。

CellPress：

基于这项研究，后续还有哪些值得深入探讨及研究的方向？

沈定刚教授：

尽管PerioAI在多中心数据集中展现出良好的诊断能力，但其在真实临床环境中的广泛适用性仍有待进一步验证。为了推动该系统向临床落地转化，我们计划在未来开展更大规模的前瞻性临床试验，探索其在牙周病诊断与治疗规划中的实际应用价值。同时，我们也关注到当前系统依赖CBCT和IOS设备，这对基层医疗机构而言可能并不具备普及条件。因此，我们也在探索基于普通相机拍摄图像的三维重建方法，尝试构建一种更便捷、更低成本的替代方案，为更多人群提供可及性强的牙周健康评估工具。

作者介绍

沈定刚

教授

沈定刚，博士，上海科技大学教授、生物医学工程学院创始院长，联影智能联席CEO，IEEE/AIMBE/IAPR/MICCAI/ISMRM/IAMBE Fellow，美国The Academy for Radiology & Biomedical Imaging Research杰出研究者奖，2024 IEEE EMBS 技术成就奖。曾任美国UNC-Chapel Hill终身教授、冠名杰出教授，世界上最早开展医学影像人工智能研究的科学家之一，并最先将深度学习应用于医学影像。发表论文1500余篇，H-index 159，引用10万余次。三个国际期刊高级编辑（Senior Editor），六个国际期刊主编/副主编/编委。

Maurizio S. Tonetti

教授

Maurizio S. Tonetti，博士，Maurizio Tonetti教授任上海交通大学医学院附属第九人民医院牙周与种植创新中心主任、上海交通大学口腔医学院，上海市第九人民医院医学临床研究中心首席科学家、国家口腔疾病临床研究中心专家委员会主席、名誉主任。他曾在全球5个国家和3大洲的顶级机构任职，包括：香港大学（中国）、康涅狄格大学健康中心（美国）、伦敦大学学院（英国），担任终身正教授或牙周病学系主任。他曾担任《临床牙周病学杂志》主编17年。2020年，该杂志的IF值达到8.728，在牙科期刊中排名第一。

Tonetti教授的研究重点是牙周和种植体周围疾病的标准化诊断和治疗，种植体和牙周病及全身性疾病的分子机制和系统治疗以及牙周和种植治疗的新技术和组织工程。他创造性地改进了引导组织再生技术，大大提高了牙周组织再生的成功率，促进了其在世界范围内的广泛应用。

Tonetti教授获得了科学技术部高级别外国专家引进计划和上海市科学技术委员会外国专家项目的批准。他曾三次获得R.EARL ROBINSON牙周再生奖，撰写了180多篇学术出版物，个人引用超过40000次，在谷歌学术中H指数高达104，在过去15年中跻身牙科领域前五。他的研究成果已发表在《新英格兰医学杂志》、《牙科研究杂志》和《临床牙周病学杂志》等国际权威期刊上。他是20多项国际治疗共识的主要作者，特别是2018年牙周病和种植体疾病分类的最新全球诊断标准以及相应的口腔临床治疗指南。

谭敏慧

博士研究生

谭敏慧，博士师从沈定刚教授，与联影智能、上海交通大学附属第九人民医院联合培养。研究生期间专注于数字牙科的研究，在该领域参与发表多篇SCI论文。

崔智铭

助理教授

崔智铭，博士，任生物医学工程学院常任轨助理教授、研究员、博导、独立课题组组长。崔博士于2022年在香港大学计算机科学系获得博士学位，并于同年加入上海科技大学生物医学工程学院担任助理教授。崔智铭博士致力于人工智能，医疗影像分析等相关研究，主要包含医疗深度学习、数字化颅颌面分析、医学图像重建算法研究等。目前已在相关领域期刊发表多篇高水平论文，其中以第一作者身份在Nature Communications、IEEE TMI、MedIA、CVPR、MICCAI、IPMI等顶级期刊与会议发表一系列的论文。崔智铭博士担任MICCAI-MIML 2022-2025共同主席，中国图像图形学报青年编委，并入选上海高层次海外人才计划，主持国家自然科学基金青年项目。

李元

主治医师

李元，博士，任上海交通大学医学院附属第九人民医院口腔种植科主治医师，致力于牙周与种植领域的人工智能诊疗技术创新，通过医工交叉解决临床痛点，目前已发表多篇高水平论文，其中以第一作者在口腔领域顶级期刊Journal of Clinical Periodontology、Clinical Oral Implants Research发表论文。李元医生作为指导教师获2023年中国国际大学生创新大赛全国总决赛银奖（教育部主办），主持国家自然科学基金青年项目。

▌论文标题：

PerioAI: A digital system for periodontal disease diagnosis from an intra-oral scan and cone-beam CT image

▌论文网址：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666379125002599

▌DOI：

https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2025.102186

文章来自于“CellPress细胞科学”，作者“Cell Press”。