ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ТРЕХМЕРНОГО ЦЕФАЛОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Аннотация:

Разработана новая модель сверточной нейронной сети (CHC) для распознавания и установки цефалометрических точек на срезах конусно-лучевой компьютерной томограммы (КЛКТ) для дальнейшего проведения 3D-цефалометрического анализа и оценки его точности. B исследовании были использованы файлы DICOM для 192 конусно-лучевых томограмм. Каждый набор файлов был импортирован в программное обеспечение ViSurgery (Сколково, Россия). Далее были сформированы трехмерные модели мягкихтканей, костей и зубов пациентов и установлены 26 точек на поверхности лица (мягкотканые точки), 38 - на поверхности черепа (костные точки) и 10 зубных цефалометрических точек на каждую модель. При этом положение точек корректировалось на плоскостных срезах KT в 3 плоскостях. Проведенное исследование продемонстрировало высокую эффективность подхода с сегментацией изображений для обучения CHC определению цефалометрических точек на КЛКТ. Предлагаемый метод, интегрированный в специализированное программное обеспечение, обладает высоким потенциалом в плане сокращения трудоемкости рабочего процесса.

Авторы:

Издание: Медицинский вестник Северного Кавказа
Год издания: 2024
Объем: 6с.
Дополнительная информация: 2024.-N 2.-С.146-151. Библ. 13 назв.
Просмотров: 4