Проект: «Террагерцовый сканер зубов для выявления микротрещин и кариеса»

1. Краткая аннотация (Резюме проекта)

Проект направлен на создание инновационного диагностического прибора для стоматологии, использующего терагерцовое (ТГц) излучение для неинвазивной, безопасной и высокоточной визуализации твердых тканей зуба. В отличие от рентгеновских методов, ТГц-сканер позволит выявлять самые ранние стадии кариеса (кариес в стадии пятна) и микротрещины эмали, невидимые для других видов диагностики, что открывает новые возможности для превентивной стоматологии и персонализированного лечения.

2. Проблема, которую решает проект

· Недостаточная чувствительность существующих методов: Рентгенография (визиография) плохо выявляет кариес на ранних стадиях, особенно на контактных поверхностях, и неспособна обнаруживать микротрещины.

· Риски облучения: Хотя дозы малы, рентгеновское излучение является ионизирующим, что вызывает настороженность у пациентов и ограничивает частоту его применения, особенно у детей и беременных женщин.

· Поздняя диагностика: Кариес и трещины часто обнаруживаются, когда повреждение уже значительное и требует инвазивного лечения (препарирования и пломбирования).

· Субъективность визуального осмотра: Диагностика сильно зависит от опыта врача и условий освещения.

3. Цель и Задачи проекта

Цель: Разработать рабочий прототип терагерцового сканера для ранней диагностики микротрещин эмали и кариозных поражений.

Задачи:

1. Теоретическое моделирование: Разработать математические модели распространения ТГц-излучения в многослойной структуре зуба (эмаль, дентин) с дефектами.

2. Аппаратная разработка:

· Спроектировать и собрать компактную ТГц-систему (источник и детектор).

· Разработать механическую часть для точного сканирования поверхности зуба.

· Создать эргономичный и безопасный сканирующий наконечник для внутриротового использования.

3. Программное обеспечение:

· Разработать алгоритмы обработки ТГц-сигналов и реконструкции изображения.

· Создать интуитивно понятный пользовательский интерфейс для визуализации результатов (2D-сканы и 3D-томограммы).

· Интегрировать алгоритмы машинного обучения для автоматического анализа данных и классификации дефектов.

4. Лабораторные испытания: Провести тестирование прототипа на фантомах (искусственных моделях) зубов и экстрагированных (удаленных) человеческих зубах с известными дефектами.

5. Клинические испытания: Организовать пилотные исследования на добровольцах для валидации эффективности сканера в реальных условиях.

На страницу проекта