Исследователи из Японии сравнили точность снимков второго моляра нижней челюсти, полученных с помощью конусно-лучевой компьютерной томографии и панорамного рентгеновского исследования. Они пришли к выводу, что можно составить базу данных таких снимков для разработки системы искусственного интеллекта (ИИ), которая будет с высокой точностью предсказывать конфигурацию корневых каналов на втором моляре.
Все объекты исследования также были изучены с помощью конусно-лучевой КТ. Рассматривали 4 среза КТ – от пульповой камеры до апекса, а также осевые изображения, перпендикулярные оси зуба. Выявили 3 конфигурации строения корневых каналов:
- 1 корень (1 канал с небольшими бороздками на щечной и небной поверхности, либо 1 конусовидный корень с 1 каналом)
- 2 корня (2 отдельных устья с трабекулярной сетью между ними)
- С-образная корневая система (корневой канал с глубокой бороздой на лингвальной или щечной поверхности)
На основе выделенных конфигураций и снимков КТ, авторы классифицировали строение каждого из зубов в одну из 7 групп. На основе панорамных рентгеновских снимков, все зубы были классифицированы в одну из 5 групп.
Было обнаружено, что на панорамных снимках корневых каналов типа 1 и 2 (с 2 отдельными корнями), в 85% случаев отмечали наличие двух корней (группа 2 и 3 – на снимках КТ). На панорамных снимках корневых каналов типа 3 и 4 (1 канал с разветвлениями), в 85% случаев обнаруживали С-образные корневые каналы.
Авторы рассказали, как эти данные планируется применить в будущем: «это первый этап нашего исследования. Цель в том, чтобы создать систему искусственного интеллекта, которая позволит предсказывать строение системы корневых каналов во втором моляре нижней челюсти с помощью рентгенологического исследования. Если система научиться распознавать конфигурацию корневых каналов, это позволит снизить дозу облучения. Поэтому мы разрабатываем классификацию корневых каналов по рентгеновским снимкам, сравниваем ее с более точными данными КТ».
Исследователи из Японии сравнили точность снимков второго моляра нижней челюсти, полученных с помощью конусно-лучевой компьютерной томографии и панорамного рентгеновского исследования. Они пришли к выводу, что можно составить базу данных таких снимков для разработки системы искусственного интеллекта (ИИ), которая будет с высокой точностью предсказывать конфигурацию корневых каналов на втором моляре.
Все объекты исследования также были изучены с помощью конусно-лучевой КТ. Рассматривали 4 среза КТ – от пульповой камеры до апекса, а также осевые изображения, перпендикулярные оси зуба. Выявили 3 конфигурации строения корневых каналов:
- 1 корень (1 канал с небольшими бороздками на щечной и небной поверхности, либо 1 конусовидный корень с 1 каналом)
- 2 корня (2 отдельных устья с трабекулярной сетью между ними)
- С-образная корневая система (корневой канал с глубокой бороздой на лингвальной или щечной поверхности)
На основе выделенных конфигураций и снимков КТ, авторы классифицировали строение каждого из зубов в одну из 7 групп. На основе панорамных рентгеновских снимков, все зубы были классифицированы в одну из 5 групп.
Было обнаружено, что на панорамных снимках корневых каналов типа 1 и 2 (с 2 отдельными корнями), в 85% случаев отмечали наличие двух корней (группа 2 и 3 – на снимках КТ). На панорамных снимках корневых каналов типа 3 и 4 (1 канал с разветвлениями), в 85% случаев обнаруживали С-образные корневые каналы.
Авторы рассказали, как эти данные планируется применить в будущем: «это первый этап нашего исследования. Цель в том, чтобы создать систему искусственного интеллекта, которая позволит предсказывать строение системы корневых каналов во втором моляре нижней челюсти с помощью рентгенологического исследования. Если система научиться распознавать конфигурацию корневых каналов, это позволит снизить дозу облучения. Поэтому мы разрабатываем классификацию корневых каналов по рентгеновским снимкам, сравниваем ее с более точными данными КТ».
Читайте также:
Статьи от брендов
0 комментариев