#Przedsprzedaż.

Tworzenie bloków Gutenberg z użyciem ChatGPT.

Zobacz kurs

#Zapowiedzi.

Podstawy AWS.

Automatyzacja procesów z Make.com

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Zobacz więcej
Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Agenty AI: Dlaczego wertykalne rozwiązania AI mogą być 10 razy większe niż rozwiązania SaaS

Agenty AI: Dlaczego wertykalne rozwiązania AI mogą być 10 razy większe niż rozwiązania SaaS

Zobacz więcej

Wykorzystanie Deep Learning w Analizie Kanału Żuchwowego i Usuwaniu Trzeciego Stałego Trzonowca

Artykuł źródłowy pochodzi z portalu PubMed. Oryginalny tytuł to:

Evaluation of the mandibular canal and the third mandibular molar relationship by CBCT with a deep learning approach

Badanie to ocenia stosunek między trzecim trzonowcem żuchwy a kanałem żuchwy za pomocą CBCT i techniki uczenia głębokiego, a także automatycznie segmentuje zatrzymane trzecie trzonowce żuchwy, kanał żuchwy, otwór brodowy i żuchwowy. W badaniu retrospektywnym analizowano dane CBCT od 300 pacjentów, stosując architekturę nnU-NetV2 do opracowania optymalnego modelu głębokiego uczenia. Model wykazał wysoką dokładność i…

Zobacz Abstrakt

Oral Radiol. 2024 Dec 11. doi: 10.1007/s11282-024-00793-z. Online ahead of print.

ABSTRACT

OBJECTIVE: The mandibular canal (MC) houses the inferior alveolar nerve. Extraction of the mandibular third molar (MM3) is a common dental surgery, often complicated by nerve damage. CBCT is the most effective imaging method to assess the relationship between MM3 and MC. With advancements in artificial intelligence, deep learning has shown promising results in dentistry. The aim of this study is to evaluate the MC-MM3 relationship using CBCT and a deep learning technique, as well as to automatically segment the mandibular impacted third molar, mandibular canal, mental and mandibular foramen.

METHODS: This retrospective study analyzed CBCT data from 300 patients. Segmentation was used for labeling, dividing the data into training (n = 270) and test (n = 30) sets. The nnU-NetV2 architecture was employed to develop an optimal deep learning model. The model’s success was validated using the test set, with metrics including accuracy, sensitivity, precision, Dice score, Jaccard index, and AUC.

RESULTS: For the MM3 annotated on CBCT, the accuracy was 0.99, sensitivity 0.90, precision 0.85, Dice score 0.85, Jaccard index 0.78, AUC value 0.95. In MC evaluation, accuracy was 0.99, sensitivity 0.75, precision 0.78, Dice score 0.76, Jaccard index 0.62, AUC value 0.88. For the evaluation of mental foramen; accuracy 0.99, sensitivity 0.64, precision 0.66, Dice score 0.64, Jaccard index 0.57, AUC value 0.82. In the evaluation of mandibular foramen, accuracy was found to be 0.99, sensitivity 0.79, precision 0.68, Dice score 0.71, and AUC value 0.90. Evaluating the MM3-MC relationship, the model showed an 80% correlation with observer assessments.

CONCLUSION: The nnU-NetV2 deep learning architecture reliably identifies the MC-MM3 relationship in CBCT images, aiding in diagnosis, surgical planning, and complication prediction.

PMID:39658743 [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39658743/?utm_source=Other&utm_medium=rss&utm_campaign=pubmed-2&utm_content=18Cx71VHHP3XUFm_UtwWKCRHiwab6gnVsoJL5Op9oVpDIYQURc&fc=20241127081157&ff=20241211020531&v=2.18.0.post9+e462414] | DOI:10.1007/s11282-024-00793-z [https://doi.org/10.1007/s11282-024-00793-z]

Poniższy komentarz stanowi jedynie kontekst wiadomości i NIE jest analizą przedstawianych badań naukowych, więc po dokładne informacje sięgnij do źródła PubMed.

Wprowadzenie

Współczesna stomatologia stoi przed wieloma wyzwaniami, a jednym z nich jest wykorzystywanie technologii obrazowania w celu poprawy precyzji i bezpieczeństwa procedur medycznych. Znaczenie analizy kanału żuchwowego (MC) w stomatologii jest nie do przecenienia, szczególnie w kontekście wyzwań związanych z usunięciem trzeciego stałego trzonowca (MM3). Precyzyjna lokalizacja struktur anatomicznych w rejonie zębów trzonowych jest kluczowa dla uniknięcia poważnych powikłań, takich jak uszkodzenie nerwów czy niepożądane przesunięcia sąsiadujących zębów.

Cel badania

Celem przedstawianego badania było ocena relacji pomiędzy trzecim stałym trzonowcem (MM3) a kanałem żuchwowym (MC), z wykorzystaniem technologii deep learning, które mogłyby automatyzować procesy segmentacji i analizy. Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów pozwoli nie tylko na dokładniejsze przygotowanie się do zabiegów, ale również na udoskonalenie istniejących metod diagnostycznych poprzez automatyzację segmentacji struktur anatomicznych.

Metodologia

Badanie było retrospektywną analizą, która skupiała się na ocenie zbiorów danych pochodzących z obrazowania metodą CBCT. Dane te podzielono na dwa zestawy: treningowy i testowy, co umożliwiło dokładną walidację używanych modeli. Kluczowym elementem tej analizy była architektura nnU-NetV2, najnowsza wersja istniejącego algorytmu segmentacji obrazów medycznych, która została dostosowana do pracy z obrazami CBCT z rejonu żuchwy.

Wyniki

Wyniki przeprowadzonego badania były obiecujące i pokazały, że wykorzystanie deep learning, a w szczególności architektury nnU-NetV2, może znacząco poprawić jakość analizy obrazów CBCT. Model zademonstrował wysoką dokładność oraz stabilność wyników, co wskazuje na jego przydatność w praktycznym zastosowaniu klinicznym.

Wnioski

Wnioski płynące z badania sugerują, że architektura nnU-NetV2 może mieć szerokie zastosowanie w praktyce klinicznej. Dzięki tak precyzyjnym narzędziom stomatologowie są w stanie lepiej przygotować się do zabiegów, minimalizując ryzyko powikłań poprzez dokładniejszą lokalizację struktur anatomicznych.

Odniesienia

Pomimo że nie ma w tym miejscu bezpośrednich odniesień do źródeł, zainteresowani czytelnicy mogą sięgnąć do publikacji o numerze PMID: 39658743, aby zapoznać się z pełnym przebiegiem badania oraz dodatkowymi szczegółami dotyczącymi zastosowanych technologii i wyników.