3D-цефалометрия лица с применением искусственного интеллекта

Оборотистов Н.Ю.; Мураев А.А.; Иванов С.Ю.; Персин Л.С.; Алешина О.А.; Мокренко М.Е.; Ершов М.В.; Емельянов П.Н.; Агарлиева Л.Р.

3D-цефалометрия лица с применением искусственного интеллекта

Оборотистов Н.Ю., Мураев А.А., Иванов С.Ю., Персин Л.С., Алешина О.А., Мокренко М.Е., Ершов М.В., Емельянов П.Н., Агарлиева Л.Р.

Дата публикации в реестре: 2024-03-01T14:43:22Z

Аннотация:

Цель исследования - разработка новой модели сверхточной нейронной сети (СНС) для распознавания и установки цефалометрических точек (ЦТ) на срезах конусно-лучевой компьютерной томограммы (КЛКТ) для дальнейшего проведения трехмерного (3D) цефалометрического анализа и оценки его точности. Настоящее исследование показало, что в случае ограниченного набора данных обнаружение ключевых точек как проблемы сегментации изображения может обеспечить точную и обобщенную производительность для определения цефалометрических ориентиров на КЛКТ. Разработанная искусственная нейронная сеть (ИНС) показала, что средняя абсолютная ошибка для всех точек (МАЕ) при определении координат составляет 2,78 мм, а среднее стандартное отклонение - 1,59 мм. Предлагаемый метод определения на КЛКТ ЦТ с помощью обученной ИНС, интегрированный в специализированное программное обеспечение, обладает высоким потенциалом в плане сокращения трудоемкости рабочего процесса.