Содержание и архив номеров
2020 г., Том 170, № 11 НОЯБРЬ
Методики
Искусственный интеллект DENTOMO — возможности и перспективы интерпретации конусно-лучевых компьютерных томограмм в стоматологии
Разработана и внедрена в практическую стоматологию модель искусственного интеллекта DENTOMO, позволяющая автоматически расшифровывать компьютерные томограммы челюстно-лицевой области. Представленная модель основана на двух свёрточных нейронных сетях, включает в себя базу данных и базу знаний, согласованную с цифровым классификатором медицинской онтологии SNOMED. Она позволяет автоматически расшифровывать медицинские изображения, идентифицировать и классифицировать анатомические структуры зубочелюстной системы человека, патологические процессы в зубочелюстной системе и их динамику. В автоматическом режиме формируется отчёт и медицинское заключение. Тестирование модели DENTOMO показало достаточную эффективность в идентификации компьютерных томограмм зубочелюстной системы. Разработанная технология позволяет автоматизировать и объективизировать процесс интерпретации компьютерных томограмм зубочелюстной системы.
Ключевые слова: искусственный интеллект; машинное обучение; конусно-лучевая компьютерная томография; зубочелюстная система; свёрточные нейронные сети
Адрес для корреспонденции: solovykh75@gmail.com Соловых Е.А.
DOI: 10.47056/0365-9615-2020-170-11-656-659
Artificial intelligence DENTOMO — opportunities and prospects for interpretation of cone beam CT in dentistry
The model of artificial intelligence DENTOMO, which allows to automatically decipher computer tomograms of the maxillofacial area, was developed and implemented in practical dentistry. The presented model is based on two crate neural networks, includes a database and knowledge base, harmonized with SNOMED CT. SNOMED Clinical Terms is a systematically organized computer processable collection of medical terms providing codes, terms, synonyms and definitions used in clinical documentation and reporting. The presented allows to automatic decode of CBCT images, identify and classify of anatomical structures of the human dental system, pathological processes in the dentistry system and their dynamics. A medical report is generated automatically. Testing of the DENTOMO model has shown sufficient effectiveness of the identification of the dental system computer tomograms. The developed technology allows to automate and objectivly the process of interpretation of computer tomograms of the dental system.
Key Words: Key Words: cone-beam computer tomography; artificial intelligence; dentistry system; neural network bundles; machine learning.