Цефалометрический анализ требует проведения своевременной и точной диагностики. Сегодня цифровизация рентгенологических снимков стоматологических пациентов позволяет модернизировать и улучшать процесс цефалометрического анализа за счет внедрения алгоритмов обучения нейросети определению релевантности того или иного снимка для дальнейшей диагностики зубочелюстно-лицевых аномалий (ЗЧЛА).

Цифровые снимки, применяемые врачами-стоматологами для цефалометрического анализа, зачастую содержат погрешности исследования. Влияние человеческого фактора может допустить пропуск таких снимков для дальнейшего анализа в силу «замыливания глаза» рентген-лаборанта.

Все это снижает качество оказываемой ортодонтической помощи и не позволяет в должной мере оценить состояние твердых и мягких тканей лицевой области черепа

Разрабатываемое нашей командой программное обеспечение позволит практикующим врачам-стоматологам и рентген-лаборантам улучшить работу по выявлению патологий черепа путем внедрения в данный процесс искусственного интеллекта, который, снижая влияние человеческого фактора, безошибочно диагностирует патологию, рассчитает угловые и линейные параметры черепа пациента, а также укажет на некорректность снимка для исследования в случае наличия погрешности диагностики. Работа с искусственным интеллектом позволит снизить трудозатраты и значительно ускорить процесс диагностики ЗЧЛА.

На страницу проекта