Loading...

Нейросеть диагностирует зубочелюстные аномалии
Pete Linforth / Rafael Juárez / Pixabay

Ученые разработали нейросеть, позволяющую быстро и с высокой точностью диагностировать распространенные зубочелюстные аномалии. Особенность разработки — совместимость практически с любым персональным компьютером. Результаты работы были опубликованы в журнале 2021 International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT).

Зубочелюстные аномалии, связанные с неправильным смыканием челюстей и расположением зубов во рту, приводят не только к асимметрии лица, но и к функциональным проблемам: неравномерное распределение жевательной нагрузки приводит к их стиранию и разрушению здоровых зубов. Кроме того, зачастую при зубочелюстных аномалиях появляются благоприятные условия для роста патогенной микрофлоры.

До сих пор основным инструментом диагностики таких аномалий остается цефалометрический анализ рентгеновских снимков головы. Этот метод позволяет определять особенности роста и развития костей лица, локализовывать аномальные анатомические структуры, а также получать точные изображения и измерения различных структур и характеристик костей черепа. Однако цефалометрия — времязатратный и дорогостоящий метод диагностики, при котором анализ снимков выполняется врачом вручную. Использование искусственного интеллекта, который выполняет цефалометрический анализ в автоматическом режиме, позволит сэкономить время врача и существенно снизить вероятность врачебной ошибки.

Ученые из НИТУ «МИСиС», Самарского государственного медицинского университета и ИСОИ РАН разработали программный комплекс на основе искусственного интеллекта, позволяющий быстро и с высокой точностью диагностировать распространенные зубочелюстные аномалии. В основе технологии лежит специальная нейронная сеть, нацеленная на эффективное распознавание графических образов.

Процесс анализа снимка происходит в несколько этапов. Сначала медицинский работник загружает в программное обеспечение телерентгенографический снимок пациента, затем нейронная сеть анализирует снимок. Результаты анализа представляют из себя матричный код, который затем переводится в координаты цефалометрических ориентиров на снимке, расстояния и углы наклона между ними. К таким ориентирам относятся, например, самая вогнутая точка передней верхней челюсти или точка соединения верхнечелюстной кости, слезной кости и лобной кости.

«Точность постановки диагноза разработанной нейросетью составляет в среднем до 1,5 мм отклонения от эталонных значений положений анатомических ориентиров, локализованных тремя независимыми экспертами-ортодонтами, возможные возникающие погрешности в постановке диагноза могут быть скорректированы в ручном режиме врачом», — отмечает один из авторов разработки Константин Добратулин, студент второго курса обучения магистратуры Института информационных технологий и компьютерных наук.

Для использования разработанного программного обеспечения не требуется специального оборудования: достаточно наличия персонального компьютера с Windows 7 или более новой версией. Само ПО займет на жестком диске не более 110 МБ памяти, а время анализа снимка в зависимости от мощности процессора компьютера занимает от одной до трех секунд.

Авторы исследования отмечают, что в дальнейшем созданный ими алгоритм может быть интегрирован в программное обеспечение и системы, которые используются в медицинских учреждениях. По их словам, разработанное программное обеспечение будет совместимо с отечественным оборудованием и ПО, так как использует библиотеки с открытым исходным кодом и может быть доработано и адаптировано для обеспечения совместимости.


Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram.