新闻网讯（通讯员李贤）近日，国际期刊《自然-生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）在线发表了武汉大学口腔医学院、口颌系统重建与再生全国重点实验室教授孟柳燕团队的最新研究进展。该研究研发了口腔视觉语言基础模型（DentFound），为口腔曲面体层片的自动化诊断与结构化报告生成提供了新的技术方案。
论文题目为“Towards clinical-level interpretation of dental panoramic radiography using an instance-guided vision-language model”。武汉大学口腔医学院朱其奎为第一作者，孟柳燕为通讯作者，口腔医学院为第一署名单位和通讯作者单位。
曲面体层片是口腔疾病诊断与治疗规划中广泛应用的放射影像工具之一。然而，面对快速增长的影像检查需求，全球范围内口腔影像诊断资源相对不足，导致大量曲面体层片难以及时获得系统、全面的解读。这一供需矛盾不仅增加了临床医生的工作负荷，也可能造成诊疗决策延迟。与此同时，临床实践中的影像报告有时存在报告记录不完整、局限于患者主诉等问题，影响了对口腔疾病和整体口腔健康状况的全面评估，并可能增加漏诊或误诊风险。
针对上述临床痛点，研究团队构建了覆盖超过101,000名患者的大规模口腔影像数据集，并提出实例引导的视觉语言模型DentFound。DentFound将牙齿实例信息融入视觉表征学习，引导模型聚焦具体牙位、病灶区域及治疗后改变，实现病变牙齿定位、疾病诊断和结构化报告生成的一体化分析。通过多层次知识重采样策略、渐进式学习策略，提升了模型对复杂口腔影像的细粒度理解能力，为口腔影像人工智能从单一疾病识别走向临床级综合解读提供了新的技术路径。
实验结果表明，DentFound在自动化报告生成和疾病诊断方面均显著超越了现有的医学视觉语言模型。专家评估结果显示DentFound生成的报告质量优于或足以媲美放射医生撰写的影像报告。该研究充分突显了DentFound在真实口腔临床实践中落地潜力和应用价值。
武汉大学计算机学院教授杜博，烟台市口腔医院教授柳忠豪，南昌大学附属口腔医院主任医师郑治国，十堰市人民医院主任医师何俐，美国天普大学牙学院教授杨杰，为该研究做出了重要贡献。该研究得到了国家自然科学基金、湖北省重点研发计划、武汉大学口腔医院研发项目的资金支持。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41551-026-01713-8
