Штучний інтелект покращує точність діагностики в стоматології

Стоматологічна діагностика стоїть на порозі революційних змін завдяки впровадженню технологій штучного інтелекту та нейронних мереж. Дослідники з Національного аерокосмічного університету «Харківський авіаційний інститут» провели ґрунтовний аналіз застосування цих технологій для інтерпретації стоматологічних рентгенограм.

Згідно з дослідженням, понад 3 мільярди людей у світі страждають від різноманітних стоматологічних захворювань. Найпоширенішими серед них є пародонтит, рак ротової порожнини, щелепно-лицьові аномалії, розщілина губи та піднебіння, а також травми щелепно-лицьової ділянки.

Традиційна діагностика на основі рентгенологічних знімків має низку обмежень. Інтерпретація зображень значною мірою залежить від кваліфікації та досвіду фахівця, а також від суб'єктивних факторів. Важливі анатомічні структури можуть бути приховані на рентгенограмах через фоновий шум. Комп'ютерна томографія має нижчу роздільну здатність порівняно з рентгенографією через розсіювання, спричинене наявністю металевих об'єктів.

Нейронні мережі пропонують новий підхід до аналізу медичних зображень. Вони здатні автоматично розпізнавати складні патерни на рентгенограмах та забезпечувати кількісний аналіз, що робить їх ефективним інструментом підтримки клініцистів.

Дослідники виділяють кілька ключових напрямів застосування нейронних мереж у стоматології:

• діагностика карієсу
• виявлення периапікальних патологій
• оцінка втрати кісткової тканини пародонта
• класифікація кіст і пухлин
• цефалометричний аналіз
• скринінг остеопорозу
• розпізнавання систем дентальних імплантатів
• покращення якості рентгенографічних зображень

Особливу увагу науковці приділяють згортковим нейронним мережам (CNN). Ця архітектура найчастіше використовується для аналізу медичних зображень. CNN можуть ефективно класифікувати різні стоматологічні захворювання, такі як карієс та пародонтит. Моделі навчаються на наборах даних, що містять марковані рентгенографічні знімки пацієнтів.

Для покращення точності моделей CNN часто використовують методи аугментації даних — повороти, зміщення, зміни яскравості. Це зменшує ризик перенавчання моделей. Використання CNN дозволяє автоматично виявляти неприродні зміни на рентгенограмах, які можуть вказувати на патології.

Інтеграція різних методів візуалізації — рентгенографії та комп'ютерної томографії — дозволяє аналізувати гістопатологічні стани більш точно та всебічно. Порівняння різних архітектур CNN (наприклад, VGG, ResNet, DenseNet) допомагає визначити найефективніші з них для аналізу рентгенографічних зображень.

Цифрові стоматологічні рентгенологічні знімки є важливою основою для діагностики стоматологічних захворювань, особливо ендодонтичних та пародонтальних. Традиційні методи діагностики залежать від досвіду лікарів, тому вони дуже суб'єктивні та потребують більше енергії порівняно з іншими підходами.

Нейронні мережі використовуються для розробки автоматизованої системи діагностики стоматологічних захворювань. Це включає діагностику карієсу, тріщин зубів та втрати кісткової тканини пародонта. Система також класифікує різні види стоматологічних реставрацій.

Штучний інтелект допомагає виявляти патології верхньощелепних пазух та метастази в лімфатичних вузлах голови та шиї. Нейронні мережі також використовуються для виявлення вертикальних переломів коренів та сегментації взаємозв'язку між нижньощелепним каналом і третім моляром нижньої щелепи. Вони застосовуються для класифікації ретенованих зубів верхньої щелепи, а також для діагностики морфології кореня першого моляра нижньої щелепи.

Дослідники підкреслюють необхідність розробки та впровадження технологій штучного інтелекту та нейронних мереж у клінічну практику. Це включає визначення стандартних наборів тестових даних, процедур тестування та показників ефективності.

Використання штучного інтелекту та глибокого навчання в медичних закладах може значно полегшити навантаження на фахівців, забезпечуючи більш комплексну, надійну та об'єктивну оцінку зображень. Це призводить до підвищення ефективності виявлення захворювань.