Автоматизированное 3D-сегментирование зубов: Современные методы, вызовы и перспективы

info@vsetut.pro

О проекте

Вернуться

28.02.2025 13:26:59 | Хабр

Хабы: Математика, Программирование, Здоровье

1. Обзор проблемы
Трёхмерная стоматологическая визуализация, в особенности конусно-лучевая компьютерная томография (КБКТ), стала ключевым инструментом в современной стоматологии для диагностики и планирования лечения (The Application of Artificial Intelligence for Tooth Segmentation in CBCT Images: A Systematic Review). КБКТ обеспечивает получение высококачественной 3D-информации о зубах и окружающих костных структурах при меньшей дозе облучения по сравнению с медицинской КТ (The Application of Artificial Intelligence for Tooth Segmentation in CBCT Images: A Systematic Review). Это богатство информации позволяет проводить точное ортодонтическое планирование, моделировать ортогнатическую хирургию, планировать установку зубных имплантатов и выявлять патологические процессы (The Application of Artificial Intelligence for Tooth Segmentation in CBCT Images: A Systematic Review) (The Application of Artificial Intelligence for Tooth Segmentation in CBCT Images: A Systematic Review). Автоматизированная обработка 3D-сканов зубов (детекция, сегментация и классификация) имеет огромное значение – она может ускорить клинические процессы, повысить согласованность диагностики и облегчить создание 3D-печатных моделей или CAD/CAM-моделей для протезирования и хирургических навигационных систем. Например, точная сегментация зубов позволяет получить 3D-модели, которые помогают при навигации имплантатов и автотрансплантации зубов, повышая шансы на успех (The Application of Artificial Intelligence for Tooth Segmentation in CBCT Images: A Systematic Review). Кроме того, автоматизированный анализ может помочь в выявлении ретенированных или отсутствующих зубов и способствовать проведению виртуальных процедур (например, изготовлению кап, коррекции окклюзии), что подчеркивает практическую ценность цифровой стоматологии.

Подробнее