Штучний інтелект для встановлення зубних імплантів
15:30, 22 Кві 2020 · Категорія: Стоматологія · Переглядів 1294 ·
Встановлювати зубні імпланти не так вже й просто. В цьому може допомогти стоматологам технологія штучного інтелекту.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ:

Встановлення зубних імплантів
![]() |
Щоб спланувати установку зубного імплантату, необхідно точно визначити місце розташування нижньощелепного каналу, в якому розташований альвеолярний нерв. Зараз для діагностики використовують рентген і комп'ютерну томографію. Однак вчені готові запропонувати автоматизований спосіб, який полегшить роботу з імплантатами.
Щоб знайти рішення цієї проблеми, дослідники з Фінського центру штучного інтелекту, Університетської лікарні Тампере, Планмека та Інституту Алана Тьюринга розробили нову модель, яка точно і автоматично показує місце розташування нижньощелепних каналів. Модель використовують глибокі нейронні мережі, за допомогою яких її можна навчати. Для цього вчені використовували тривимірні КТ-знімки.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Продукти для захисту зубів
За точністю модель перевершує статистичні, які до недавнього часу вважалися кращим автоматизованим методом. У простих випадках модель по точності не поступається фахівця.
"У більш складних випадках, можливо, буде потрібно скорегувати оцінку, тому ми поки не може говорити про повністю автономну систему", - розповідає Джоел Яскарі, кандидат наук і перший автор дослідження.
Професор Киммо Каски додає, що робота націлена не на заміну радіологів, а на додавання їх роботі швидкості та ефективності.
Щоб знайти рішення цієї проблеми, дослідники з Фінського центру штучного інтелекту, Університетської лікарні Тампере, Планмека та Інституту Алана Тьюринга розробили нову модель, яка точно і автоматично показує місце розташування нижньощелепних каналів. Модель використовують глибокі нейронні мережі, за допомогою яких її можна навчати. Для цього вчені використовували тривимірні КТ-знімки.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Продукти для захисту зубів
За точністю модель перевершує статистичні, які до недавнього часу вважалися кращим автоматизованим методом. У простих випадках модель по точності не поступається фахівця.
"У більш складних випадках, можливо, буде потрібно скорегувати оцінку, тому ми поки не може говорити про повністю автономну систему", - розповідає Джоел Яскарі, кандидат наук і перший автор дослідження.
Професор Киммо Каски додає, що робота націлена не на заміну радіологів, а на додавання їх роботі швидкості та ефективності.
ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: