Согласно исследованиям турецких ученых, алгоритмы искусственного интеллекта с глубоким обучением способны идентифицировать патологии пародонта по двумерным рентгенограммам.
В предыдущих исследованиях изучалась способность ИИ обнаруживать кариес, переломы корней и верхушечные (апикальные) повреждения, но только в некоторых исследованиях рассматривалось использование технологии в области пародонтологии.
В исследовании, которое было проведено в Эскишехирском Университете Османгази (Турция), оценивалась способность глубокого обучения, разновидности ИИ, определять состояние пародонта на рентгенограммах. Всего было использовано 434 рентгенограммы у пациентов с периодонтитом. Изображения были исследованы сверхточной нейронной сетью (CNN) опытным клиницистом на предмет полной потери альвеолярной костной массы, горизонтальной и вертикальной потери костной массы, дефектов фуркации и зубного камня вокруг верхнечелюстных и нижнечелюстных зубов.
ИИ получил высокие оценки, как по чувствительности, так и по точности определения общей потери альвеолярной костной массы и горизонтальной потери костной массы, но не смог определить вертикальную потерю костной массы. Средние значения чувствительности ИИ и его точности в выявлении зубного камня и дефектов фуркации составили 0,82 и 0,66 соответственно.
Во время EuroPerio10 доктор Мухаммет Бурак Явуз с кафедры пародонтологии университета представил результаты исследования - "Диагностика пародонта и прогрессирование заболевания". Он отметил, что результаты исследования показывают, что системы искусственного интеллекта могут быть использованы для оценки состояния пародонта, хотя исследования необходимо продолжать.
Доктор Явуз прокомментировал в пресс-релизе: "Наше исследование показывает потенциал ИИ для автоматического выявления патологий пародонта, которые могли быть пропущены. Это могло бы снизить радиационное облучение, избегая повторных обследований, предотвратить скрытое прогрессирование заболеваний пародонта и обеспечить более раннее лечение". Он добавил, что результаты показывают, что ИИ способен выявлять многие типы дефектов на 2D-изображениях, которые могут помочь в диагностике пародонтита.
"Это исследование позволяет заглянуть в будущее стоматологии, где ИИ автоматически оценивает изображения и помогает специалистам-стоматологам диагностировать и лечить заболевания на ранних стадиях", - заключил доктор Явуз.
Согласно исследованиям турецких ученых, алгоритмы искусственного интеллекта с глубоким обучением способны идентифицировать патологии пародонта по двумерным рентгенограммам.
В предыдущих исследованиях изучалась способность ИИ обнаруживать кариес, переломы корней и верхушечные (апикальные) повреждения, но только в некоторых исследованиях рассматривалось использование технологии в области пародонтологии.
В исследовании, которое было проведено в Эскишехирском Университете Османгази (Турция), оценивалась способность глубокого обучения, разновидности ИИ, определять состояние пародонта на рентгенограммах. Всего было использовано 434 рентгенограммы у пациентов с периодонтитом. Изображения были исследованы сверхточной нейронной сетью (CNN) опытным клиницистом на предмет полной потери альвеолярной костной массы, горизонтальной и вертикальной потери костной массы, дефектов фуркации и зубного камня вокруг верхнечелюстных и нижнечелюстных зубов.
ИИ получил высокие оценки, как по чувствительности, так и по точности определения общей потери альвеолярной костной массы и горизонтальной потери костной массы, но не смог определить вертикальную потерю костной массы. Средние значения чувствительности ИИ и его точности в выявлении зубного камня и дефектов фуркации составили 0,82 и 0,66 соответственно.
Во время EuroPerio10 доктор Мухаммет Бурак Явуз с кафедры пародонтологии университета представил результаты исследования - "Диагностика пародонта и прогрессирование заболевания". Он отметил, что результаты исследования показывают, что системы искусственного интеллекта могут быть использованы для оценки состояния пародонта, хотя исследования необходимо продолжать.
Доктор Явуз прокомментировал в пресс-релизе: "Наше исследование показывает потенциал ИИ для автоматического выявления патологий пародонта, которые могли быть пропущены. Это могло бы снизить радиационное облучение, избегая повторных обследований, предотвратить скрытое прогрессирование заболеваний пародонта и обеспечить более раннее лечение". Он добавил, что результаты показывают, что ИИ способен выявлять многие типы дефектов на 2D-изображениях, которые могут помочь в диагностике пародонтита.
"Это исследование позволяет заглянуть в будущее стоматологии, где ИИ автоматически оценивает изображения и помогает специалистам-стоматологам диагностировать и лечить заболевания на ранних стадиях", - заключил доктор Явуз.
Читайте также:
Статьи от брендов
0 комментариев