ИИ на КЛКТ помогает находить нижнечелюстной канал для планирования имплантации
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи из Университета Аалто, компании Planmeca и Финского центра искусственного интеллекта разработали модель глубокого обучения для поиска нижнечелюстного канала на 3D-изображениях КЛКТ. Положение канала учитывают при имплантации зубов, а также при операциях на челюстях и удалении третьих коренных зубов. Для оценки модели использовали изображения с пяти сканеров КЛКТ от четырёх поставщиков: 869 финских пациентов (79%) и 234 тайских пациента (21%). Работу модели сопоставили с оценками четырёх стоматологов и специалистов по челюстно-лицевой рентгенологии. Алгоритм корректно выделял канал и в целом показал лучшие результаты, чем рентгенологи. По итогам клинической оценки результаты модели в 96% случаев полностью подходили для клинического применения. Исследователи также отметили перспективность её применения с новыми сканерами КЛКТ и в разных этнических группах. В имплантологии рекомендуется сохранять запас в 2 мм над нижнечелюстным каналом.
Главное
- Модель глубокого обучения находила нижнечелюстной канал на 3D-изображениях КЛКТ.
- В исследовании использовали данные 869 финских и 234 тайских пациентов.
- Результаты модели сравнили с оценками четырёх стоматологов и челюстно-лицевых рентгенологов.
- В 96% случаев результаты модели полностью подходили для клинического применения.
- При имплантации рекомендуется сохранять запас в 2 мм над нижнечелюстным каналом.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация