我们很高兴与您分享，我们最近的会议论文「GumAgent：利用视觉语言模型建立可访问的牙龈疾病检测工具」已被 2025 年国际信息通信与信号处理国际会议 (ICICSP) 录用：
- C. Cheng, H. S.-H. Tsang, R. T.-C. Hsung, Y.-L. Chan, W.-L. Lo, and W. Lam, ” GumAgent: Towards an Accessible Gum Disease Detection Tool Leveraging Vision Language Model,” 2025 8th International Conference on Information Communication and Signal Processing (ICICSP 2025), Xi’an, China, September, 2025.
论文摘要
牙龈疾病影响着全球超过一半的人口，是一个严重的健康和经济问题。为了帮助解决这个问题，我们的团队开发了 GumAgent，一款聪明且易于使用的工具，可以透过照片检测牙龈疾病。
GumAgent 使用先进的人工智慧技术，包括视觉语言模型 (VLM) Gemma，首先确保照片真实呈现的是人的口腔和牙龈。它可以过滤掉不相关的图像，例如假牙或其他无关物体的图片，从而只分析有用的照片。然后，该工具会检查照片中是否有足够的牙龈区域可供观察，如果足够，则会使用深度学习模型检查是否有牙龈疾病的迹象。
这项新技术旨在让人们更轻松地在家中监测牙龈健康，而无需每次都去看牙医。我们的方法希望能够改善牙科护理的可近性，并帮助及早发现牙龈问题。
我们将继续与顶尖科研机构合作研发更先进的技术！
研究团队成员
香港珠海学院
- 郑智聪先生，资讯科学学系研究助理
- 曾锡豪博士，资讯科学学系助理教授
- 熊体超博士，资讯科学学系副教授
- 卢苇麟教授，资讯科学学系教授
香港理工大学
- 陈锐霖博士，电机及电子工程学系副教授
香港大学
- 林宇恒教授，香港大学牙医学院教授
部分作者与论文照片
使用者友善的可评估牙龈疾病检测工具将建议的牙龈剂纳入牙龈健康自我监测的工作流程中。
整体框架：我们将 GumAgent 纳入牙龈疾病检测工作流程。
我们提出的方法透过将 VLM 纳入我们的牙龈健康检测软体工作流程来获得最高的准确度。
