Как машинное обучение в стоматологии может улучшить анализ изображений зубов?
Искусственный интеллект в здравоохранении теперь играет жизненно важную роль, помогая людям получать точное лечение со своевременной диагностикой различных типов заболеваний. Точно так же машинное обучение в здравоохранении становится все более необходимым, охватывая все больше типов нарушений в организме, помогая людям принимать меры предосторожности и своевременное лечение.
Машинное обучение (ML) в стоматологии для анализа изображений зубов играет важную роль в выяснении состояния зубов, помогая врачам рекомендовать правильное лечение. Но в этой подобласти сектора здравоохранения требуются дополнительные улучшения.
На самом деле алгоритмы машинного обучения находятся под капотом высококачественных наборов данных для медицинского обучения, и с дальнейшим развитием параллельных вычислений и увеличением наборов обучающих данных ML улучшит анализ стоматологических изображений. Итак, здесь мы обсудим, как можно улучшить визуализацию зубов с помощью машинного обучения.
Доступность высококачественных наборов данных для обучения
Наиболее важными входами для повышения точности прогнозирования моделей на основе искусственного интеллекта с использованием изображений зубов являются высококачественные наборы обучающих данных, которые могут помочь алгоритму машинного обучения распознавать шаблоны и сохранять их в своей виртуальной памяти для использования в реальной жизни.
По мере того, как количественные и качественные данные будут использоваться для обучения модели, точность машинного обучения для анализа стоматологических изображений повысится. И данные медицинского обучения для таких потребностей создаются с правильной маркировкой интересующего объекта с использованием техники аннотации для выделения пораженной области.
В стоматологии состояние пораженных или поврежденных зубов определяется на рентгеновских снимках опытным радиологом, и как только такие наборы данных готовы, они используются в машинном обучении. Алгоритм ML учится на различных типах аннотированных рентгеновских снимков зубов и учится на таких исходных данных, которые в дальнейшем используются для обнаружения таких рентгеновских снимков.
Использование правильного алгоритма машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения могут понимать и изучать только наборы обучающих данных и их использование. Если вы выберете неприменимый алгоритм, ваш проект AI будет провален или даст неточные результаты, которым нет места в секторе здравоохранения.
Итак, обучите свою модель эффективным алгоритмам анализа стоматологических изображений в зависимости от наличия типов данных и системы проверки модели. А для повышения производительности алгоритма машинного обучения требуется огромное количество данных.
Также прочтите: Сколько обучающих данных требуется для алгоритмов машинного обучения?
Внедрение систем CAD и CNN
САПР или системы автоматизированного проектирования являются одними из потенциальных приложений искусственного интеллекта в здравоохранении, они помогают анализировать медицинские изображения, предоставляя рентгенологу еще одно надежное мнение в качестве поддержки для повышения точности анализа.
Тем не менее, коммерчески доступные стоматологические системы CAD доступны на рынке, и в то же время продолжаются исследования эффективных алгоритмов анализа стоматологических изображений. А для анализа стоматологического заболевания используются различные техники аннотации изображений.
Семантическая сегментация - одна из них, используемая для обнаружения, классификации и сегментации объектов (зубов) в стоматологии. Но снова выбор правильного алгоритма снова является важным аспектом для улучшения анализа стоматологической визуализации.
Сверточные нейронные сети (CNN) - один из самых успешных алгоритмов машинного обучения для распознавания объектов в машинном обучении. Это разновидность многослойной искусственной нейронной сети со сверточным слоем. Этот алгоритм особенно эффективен при извлечении объектов, независимо от их расположения на изображении.
И этот алгоритм показал отличную производительность при распознавании и классификации изображений. Они также решили казавшуюся невозможной проблему распознавания лиц. Количество данных по обучению в сфере здравоохранения является основным фактором, вызывающим беспокойство у CNN.
Но с увеличением количества увеличивающихся образов обучающих данных до миллионов такой алгоритм начинает распознавать объекты с невероятной точностью. Алгоритм поиска изображений Google - лучший пример такого обучения, основанного на данных.
Да, внеклассные улучшения в архитектуре также улучшают производительность и ускоряют процесс обучения, но данные обучения снова остаются ключевым фактором.
Современное оборудование и практика использования
Для повышения эффективности машинного обучения в стоматологии на уровне предприятия требуются хорошо продуманные архитектуры для систем анализа стоматологических изображений. Поскольку производительность модели ИИ может варьироваться с точки зрения чувствительности и специфичности в зависимости от задачи, модальности изображения и алгоритмов, используемых для разработки таких моделей.
Следовательно, современное оборудование важно для создания подходящей модели для автоматизированных машин для анализа медицинских изображений в стоматологической помощи и лечении. Точно так же практика использования обучающих данных в правильном алгоритме также имеет решающее значение для повышения общей производительности и точности алгоритмов анализа стоматологических изображений.
А получение нужных данных для обучения из нужного источника по разумной цене помогает создать полнофункциональную модель машинного обучения с поддержкой ИИ для анализа стоматологической визуализации. Cogito - это компания, предоставляющая услуги аннотации данных, с опытом предоставления высококачественных наборов обучающих данных для здравоохранения, включая анализ стоматологических изображений.
Что касается стоматологии с машинным обучением, у Cogito есть высококвалифицированные и опытные рентгенологи, которые могут вручную аннотировать стоматологические рентгеновские снимки с использованием лучшего программного обеспечения для разработки огромного количества наборов данных в виде стоматологического изображения с наилучшим уровнем точности.
Изначально эта статья была размещена на Посетите здесь
