|
|
 |
|
|
 |
Ученые Пермского Политеха разработали систему для качественной оценки лечения зубов с использованием робота-тренажера
Робот-симулятор для студентов-стоматологов использует технологии ИИ, которые, обрабатывая изображения, позволяют оценить результаты лечения зубов. Ученые ПНИПУ разработали двухступенную схему распознавания сложных малых объектов и усовершенствовали методы обработки, что до 92% повысило точность в нестабильных условиях съемки.
Ранее ученые Пермского Политеха разработали антропоморфный робот-симулятор – тренажер для студентов-стоматологов с технологиями ИИ. Нейросети во-первых, позволяют вести диалог с роботом, а во-вторых, нужны для распознавания объектов на изображении, чтобы оценивать результаты лечения зубов студентами. При этом система должна надежно локализовать и детально оценить сам изменяющийся объект – зуб в ротовой полости тренажера, его свойства и то, как они меняются в ходе операции. Для этого ученые ПНИПУ разработали двухступенную схему распознавания и усовершенствовали методы обработки, что до 92% повысило точность в нестабильных условиях съемки. Теперь нейросеть оценивает не только количественные показатели (размеры, глубину отверстия для пломбы, толщину снятого слоя эмали), но и качественные, например, правильно ли выполнена фрезеровка, нет ли скосов, равномерны ли дно и стенки зуба.
Статья опубликована в журнале «Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления» № 51, 2024 год. Исследование проводилось при финансовой поддержке Пермского НОЦ «Рациональное недропользование».
Проект «антропоморфного стоматологического симулятора» – это тренажер для студентов-стоматологов, на котором учащиеся могут безопасно отрабатывать свои навыки в проведении основных процедур – лечение кариеса, обработка зуба под коронку, удаление и лечение канала. Встроенная нейросеть с помощью видеокамер позволяет оценить результаты работы, обрабатывая полученные изображения.
Современные нейросети способны определять множество объектов разных классов без применения каких-либо дополнительных схем. Обычно для поиска и классификации объектов на фотографиях используют простую одноступенную нейросеть. Она, например, может с высокой точностью находить зубы в челюсти тренажера, несмотря на постоянное изменение освещенности и самой формы объекта в ходе лечения. Но если необходимо проанализировать не сам объект, а только его часть, допустим, небольшую пломбу, задача усложняется, повышается количество ложных срабатываний. Нейросеть может ошибочно принимать блики и неровности внутри полости рта за искомые отверстия в зубе или совсем пропускать их.
Ученые Пермского Политеха разработали двухступенную схему распознавания, которая анализирует фото в поисках составных объектов (отдельных зубов), вырезает, нормализует их по размерам и анализирует каждый фрагмент по отдельности для определения искомых мелких объектов (пломб, отверстий).
— На первой ступени производится поиск области интереса, т.е. первая нейросеть определяет только объекты «зуб» и «зуб с дыркой». Они вырезаются и передаются на вторую ступень, где распознаются уже отверстия в зубах и их свойства, — объясняет Андрей Кокоулин, доцент кафедры автоматики и телемеханики ПНИПУ, кандидат технических наук.
Предварительная обработка фото особенно актуальна для определения свойств малых объектов, так как их изменения сложнее обнаружить. Она позволяет устранить шум, повысить контрастность и яркость, а также улучшить четкость, что делает изображение более информативным. Из-за того, что зубы имеют цвет близкий к белому, на них плохо видны контуры вырезанных отверстий. Также мешает отсвечивание подсветки, необходимой для работы камер. Политехники дополнительно встроили в систему программу для улучшения контраста, которая сохраняет локальные детали и структуры изображения, что важно для точного определения границ мелких объектов на изображении.
Форма зуба представляет собой кривую, и в ходе процедуры важно вычислять размеры его границ, глубину отверстий и количество снятой эмали. Для этого ученые разработали метод измерения объекта сложной формы, позволяющий проводить расчеты в трех измерениях.
— Применение нашей двухступенной системы до 92% увеличило точность и до 5% уменьшило количество ложноположительных срабатываний. Для каждого варианта лечения нейросеть может определить свои количественные параметры. Для «кариеса» и «канала» — размеры полости под пломбу, для «коронки» — толщину и равномерность снятого слоя с боков и сверху зуба. А также качественные показатели — правильно ли выполнено лечение, не сломался ли зуб при удалении и насколько ровные стенки, — поделился Андрей Кокоулин.
Политехники отмечают, что в перспективе возможно создание мобильного приложения, с помощью которого можно сфотографировать вылеченный зуб (еще без пломбы или коронки) и оценить качество лечения. Также предложенный метод анализа можно использовать везде, где нужна съемка различных составных конструкций и механизмов со множеством деталей.
Разработанная учеными ПНИПУ система на основе нейросети существенно улучшает обучение студентов на стоматологическом тренажере, а также вносит большой вклад в развитие современной технологичной медицины в России.
Контактное лицо: Пермский Политех (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 06:27, 08.12.2024
Количество просмотров: 124
Страна: Россия
| Исследование ученых Пермского Политеха улучшит долговечность 3D-изделий, ПНИПУ, 04:25, 18.12.2024, Россия |
13 |
| Аддитивные технологии широко используются в тяжелом машиностроении и позволяют создавать очень точные и сложные конструкции, что невозможно при традиционных методах. Однако неравномерные свойства этих материалов снижают срок их службы, поэтому изменения нужно отслеживать. Ученые ПНИПУ расширили экспериментальную базу программ жизненного цикла 3D-изделий, чтобы обеспечить их качество и долговечность. |
|
| Ученые Пермского Политеха улучшили модель беспламенного горения в двигателях, ПНИПУ, 03:43, 18.12.2024, Россия |
25 |
| Турбулентные завихрения, возникающие внутри авиадвигателя, перемешивают кислород с топливом, что увеличивает скорость реакции горения. Моделирование этих процессов может предсказать поведение материалов и улучшить работу двигателя. Ученые Пермского Политеха выяснили, какой показатель турбулентности корректно использовать для построения модели. |
 |
| Дан старт проекту «Наука от Первых»: площадка для прямого диалога науки, бизнеса и власти, Пресс-служба, 03:35, 18.12.2024, |
16 |
| 10 декабря 2024 года в Москве состоялся торжественный запуск проекта «Наука от Первых», ставший важным шагом на пути к объединению усилий науки, бизнеса и государства. Цель данного амбициозного проекта заключается в интеграции передовых научно-технологических решений в реальный сектор экономики России, что должно способствовать устойчивому развитию и технологическому прогрессу в стране. |
|
| Ученые Пермского Политеха предложили модель для оптимизации гибки стальных листов, ПНИПУ, 04:36, 12.12.2024, Россия |
551 |
| В строительстве часто используют холодную гибку: металлу под давлением придают определенную форму без применения высоких температур. Однако если неправильно задать условия процесса, то можно получить некачественную деталь. Ученые Пермского Политеха предложили модель для оптимизации этого метода, что поможет подобрать лучшие режимы изготовления. |
 |
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
