ЗВОНИТЕ ПРЯМО СЕЙЧАС
+7 (495) 912-27-57, 912-29-41
+7 (495) 912-27-57, 912-29-41
| Имплантация "все на четырех" |
 |
Лингвальные брекеты ИНКОГНИТО |
|
Виниры | |
Ортодонтические имплантаты |
|
ГНАТОЛОГИЯ | |
Анализы для имплантации |
|
Где сделать КТ? |
|
Онлайн консультация |
Новости 
Искусственный интеллект поможет точно определить местоположение нижнечелюстных каналов
15-08-2023
Недавнее исследование, проведенное в Финляндии, протестировало использование модели на основе ИИ для местонахождения нижнечелюстного канала и показало, что модель быстро и точно определяет на 3D-рентгенограммах местоположение каналов. Знание их точного местоположения является необходимым условием для планирования имплантации зубов. Локализация канала на изображениях КЛКТ осложняется анатомическими вариациями в направлении и форме канала в зависимости от индивидуальных особенностей и этнической принадлежности. Чтобы избежать компрессии или других хирургических осложнений, в имплантологии рекомендуется иметь запас прочности на 2 мм выше нижнечелюстного канала. Точное знание расположения канала важно для ряда хирургических операций в полости рта и челюстно-лицевой области. Исследователи из Университета Аалто в Эспоо, компании Planmeca и Финского Центра Искусственного Интеллекта (FCAI) разработали систему глубокого обучения и протестировали ее с помощью 3D-изображений, визуализированных с помощью КЛКТ. База данных состояла из изображений с пяти различных сканеров КЛКТ от четырех поставщиков и когорт пациентов двух национальностей — 869 финских пациентов (79%) и 234 тайских пациента (21%). Модель точно сегментировала нижнечелюстной канал. “Когда в нейронную сеть поступает огромное количество данных и в ней отмечается местоположение нижнечелюстного канала, она учится оптимизировать свои собственные внутренние параметры. Нейронная сеть, полученная в результате этого обучения, быстро находит нижнечелюстной канал на основе индивидуальных 3D-данных, вводимых пользователем”, - сообщила соавтор Веса Варьонен, вице-президент по исследованиям и технологиям компании Planmeca, базирующейся в Хельсинки. “В ходе клинических оценок эксперты проанализировали результаты, полученные с помощью модели, и обнаружили, что в 96% случаев они полностью применимы в клинических условиях. Мы абсолютно уверены в том, что модель работает правильно”, - прокомментировал соавтор, докторант Яакко Салстен из Университета Аалто.
Искусственный интеллект поможет точно определить местоположение нижнечелюстных каналов
15-08-2023
Недавнее исследование, проведенное в Финляндии, протестировало использование модели на основе ИИ для местонахождения нижнечелюстного канала и показало, что модель быстро и точно определяет на 3D-рентгенограммах местоположение каналов. Знание их точного местоположения является необходимым условием для планирования имплантации зубов. Локализация канала на изображениях КЛКТ осложняется анатомическими вариациями в направлении и форме канала в зависимости от индивидуальных особенностей и этнической принадлежности. Чтобы избежать компрессии или других хирургических осложнений, в имплантологии рекомендуется иметь запас прочности на 2 мм выше нижнечелюстного канала. Точное знание расположения канала важно для ряда хирургических операций в полости рта и челюстно-лицевой области. Исследователи из Университета Аалто в Эспоо, компании Planmeca и Финского Центра Искусственного Интеллекта (FCAI) разработали систему глубокого обучения и протестировали ее с помощью 3D-изображений, визуализированных с помощью КЛКТ. База данных состояла из изображений с пяти различных сканеров КЛКТ от четырех поставщиков и когорт пациентов двух национальностей — 869 финских пациентов (79%) и 234 тайских пациента (21%). Модель точно сегментировала нижнечелюстной канал. “Когда в нейронную сеть поступает огромное количество данных и в ней отмечается местоположение нижнечелюстного канала, она учится оптимизировать свои собственные внутренние параметры. Нейронная сеть, полученная в результате этого обучения, быстро находит нижнечелюстной канал на основе индивидуальных 3D-данных, вводимых пользователем”, - сообщила соавтор Веса Варьонен, вице-президент по исследованиям и технологиям компании Planmeca, базирующейся в Хельсинки. “В ходе клинических оценок эксперты проанализировали результаты, полученные с помощью модели, и обнаружили, что в 96% случаев они полностью применимы в клинических условиях. Мы абсолютно уверены в том, что модель работает правильно”, - прокомментировал соавтор, докторант Яакко Салстен из Университета Аалто.
назад
НовостиСтоматологии Новая лекарственная терапия с использованием натуральных компонентов является многообещающей в борьбе с пародонтитом
29-06-2025
Ученые из Пенсильванского Университета провели исследование, которое показало, что комбинация препаратов "сенотерапии" эффективна при лечении гингивита и пародонтита. Добавление флуоресцентного красителя к белкам, вызывающим рак полости рта, поможет прогнозировать различные типы рака
27-06-2025
Предраковые заболевания полости рта - группа заболеваний, которые проявляются в виде красных пятен, белых пятен или шероховатостей во рту и которые могут перерасти, а могут и не перерасти в рак.
Стоматологическая клиника в Москве – Стоматология на Таганке +7 (495) 912-29-41, 912-27-57, Москва, ул. Малые Каменщики, д. 4