Hàm dưới là một cấu trúc phức tạp về mặt giải phẫu và các chuyên gia y tế sử dụng mô hình X-quang và chụp cắt lớp vi tính (CT) để phát hiện và chẩn đoán các cấu trúc đó. Thông thường, nha sĩ và bác sĩ X quang xác định vị trí của các tủy răng bằng tay từ chụp X-quang hoặc CT, khiến cho công việc tốn nhiều công sức và thời gian. Đó là lý do tại sao tự động hóa có thể làm cho công việc và vị trí cấy ghép nha khoa trở nên dễ dàng hơn nhiều.

Để đưa ra giải pháp cho vấn đề này, các nhà nghiên cứu tại Trung tâm Trí tuệ nhân tạo Phần Lan FCAI, Bệnh viện Đại học Tampere, Planmeca và Viện Alan Turing đã phát triển một mô hình mới hiển thị chính xác và tự động xác định vị trí của ống tủy răng. Mô hình này dựa vào việc đào tạo và sử dụng các mạng lưới thần kinh sâu. Các nhà nghiên cứu đã đào tạo mô hình bằng cách sử dụng bộ dữ liệu bao gồm quét CT hình nón 3D (CBCT).

Mô hình này dựa trên kiến trúc cuộn hoàn toàn, làm cho nó nhanh và hiệu quả dữ liệu nhất có thể. Dựa trên các kết quả nghiên cứu, loại mô hình học sâu này có thể xác định vị trí các ống tủy răng rất chính xác. Nó vượt qua các mô hình thống kê, cho đến nay nó là phương pháp tự động hóa tốt nhất để xác định vị trí của tủy răng.

Trong những trường hợp đơn giản - khi bệnh nhân không có bất kỳ bệnh gì đặc biệt, chẳng hạn như loãng xương - mô hình này chính xác như một chuyên gia. Ở những trường hợp phức tạp hơn, người ta có thể cần phải điều chỉnh ước tính, vì vậy các nhà nghiên cứu chưa nói về một hệ thống hoàn toàn độc lập.

Sử dụng trí tuệ nhân tạo có một lợi thế rõ ràng khác, thực tế đó là máy thực hiện công việc nhanh và chính xác. Tuy nhiên, mục đích của công việc nghiên cứu này không phải là để thay thế bác sĩ X quang mà là làm cho công việc của họ nhanh hơn và hiệu quả hơn để họ có thời gian tập trung vào những trường hợp phức tạp nhất.

ctngoc