Sztuczna inteligencja (AI) określi punkty twarzoczaszki
Sztuczna inteligencja (ang. artificial inteligence; AI) coraz śmielej wkracza w nasze życie – zarówno to prywatne, jak i zawodowe. Jak wynika z artykułu, który został opublikowany 6 marca, sztuczna inteligencja może być pomocna w precyzyjnym określaniu lokalizacji kluczowych punktów w kośćcu twarzoczaszki. Może to znaleźć zastosowanie w zabiegach z zakresu chirurgii czaszkowo-szczękowo-twarzowej.
Z opublikowanego badania wynika, że nowa technika oparta na sztucznej inteligencji i posiłkująca się zestawem skanów tomografii komputerowej pozwala z dużą precyzją lokalizować ważne punkty w obrębie twarzoczaszki.
Dokładność do 2 milimetrów
Reprezentujący kilka ośrodków naukowcy z zespołu kierowanego przez dr Neslisah Torosdagli z University of Central Florida w Orlando stwierdzili, że dzięki przeprowadzonej cztery razy walidacji krzyżowej uzyskali średni błąd średniokwadratowy (ang. root mean square error) wynoszący mniej niż 2 mm na punkt orientacyjny.
Badacze wyposażyli swój model sztucznej inteligencji w zestaw punktów orientacyjnych pochodzących z 250 skanów tomografii komputerowej 250 pacjentów. U części pacjentów występowały wrodzone zaburzenia i deformacje rozwojowe, jak również ubytki kości lub zębów, a także ślady po wcześniej przeprowadzanych zabiegach chirurgicznych. Amerykańscy naukowcy poinformował o niezwykłej dokładności zastosowanej techniki, podkreślając, że jest ona równie lub nawet bardziej precyzyjna niż wcześniej stosowane metody.
W tworzeniu swojego modelu AI zespół siedmiorga naukowców posłużył się siecią relacyjną (ang. relational reasoning network; RRN). Dzięki RRN, model sztucznej inteligencji zyskuje wiedzę na temat relacji pomiędzy poszczególnymi punktami orientacyjnymi twarzoczaszki. Następnie uczy się tego, jakie są relacje pomiędzy każdym z 250 punktów orientacyjnych a pozostałymi punktami.
Precyzyjne określenie anatomicznych punktów orientacyjnych
Badacze ze Stanów Zjednoczonych podkreślili, że ich model AI wykazuje również znaczną umiejętność uogólniania. Jak poinformowali, wynika to ze zdolności RRN do przyswajania wiedzy na temat relacji pomiędzy punktami orientacyjnymi w obszarze czaszkowo-twarzowym, które – do pewnego stopnia – są obecne nawet w przypadku znacznych deformacji.
Autorzy dodali, że precyzyjne określenie anatomicznych punktów orientacyjnych jest kluczowym krokiem w analizie deformacji i planowaniu zabiegów operacyjnych w obrębie twarzoczaszki. Amerykańscy naukowcy podkreślili, że dokładniejsze metody, takie jak technika głębokiego uczenia, mogą rozwiązać problemy związane z segmentacją, ponieważ niepowodzenie segmentacji może skutkować błędnym wyznaczeniem punktów orientacyjnych.
Artykuł pt. „Relational reasoning network for anatomical landmarking” został opublikowany w marcowym wydaniu czasopisma naukowego „Journal of Medical Imaging”.
- Każdy lekarz dentysta powinien mieć świadomość możliwości, jakie daje cyfryzacja w stomatologii, ale nie każdy musi w nią w równym stopniu inwestować - mówi dr Michał Nawrocki, stomatolog, wykładowca licznych konferencji. Czy od cyfryzacji w stomatologii można uciec? Zachęcamy do obejrzenia materiału filmowego!
T.H.
źródła: https://www.the-dentist.co.uk/content/news/simple-strategies-for-stress-management
Przewiń, aby wideo odtworzyło się z dźwiękiem
Lazy loading aktywny – odtwarzanie rozpocznie się po pojawieniu się nagrania w kadrze
