- Rakousko / Österreich
- Bosna a Hercegovina / Босна и Херцеговина
- Bulharsko / България
- Chorvatsko / Hrvatska
- Česká republika & Slovensko / Česká republika & Slovensko
- Finsko / Suomi
- Francie / France
- Německo / Deutschland
- Řecko / ΕΛΛΑΔΑ
- Itálie / Italia
- Nizozemsko / Nederland
- Severské země / Nordic
- Polsko / Polska
- Portugalsko / Portugal
- Rumunsko a Moldavsko / România & Moldova
- Slovinsko / Slovenija
- Srbsko & Černá Hora / Србија и Црна Гора
- Španělsko / España
- Švýcarsko / Schweiz
- Turecko / Türkiye
- Velká Británie & Irsko / UK & Ireland
ESPOO, Finsko: Před zaváděním implantátu musí zubní lékaři nejprve lokalizovat mandibulární kanálek, což se obvykle dělá s pomocí CBCT zobrazovacích technik. Protože tento postup často vyžaduje značný čas a energii, finští vědci nedávno vyvinuli metodu automatické lokalizace mandibulárních kanálků za pomoci umělé inteligence, čímž se zavádění zubních implantátů značně usnadní.
Studie vznikla ve spolupráci vědců z Finského střediska pro umělou inteligenci, Tamperské univerzitní nemocnice ve Finsku, finského výrobce Planmeca a Institutu Alana Turinga ve Velké Británii. Vědci ve studii vyvinuli novou metodu hlubokého učení, která pomůže automaticky určit přesné umístění mandibulárních kanálků. Model je založen na trénování a použití hlubokých neuronových sítí, využívajících sadu dat sestavenou z CBCT skenů.
Po trénování modelu na hrubě anotovaných objemech byli vědci schopni přesně lokalizovat mandibulární kanálky sady anotované na úrovni voxelů, přičemž průměrná vzdálenost křivky a průměrná symetrická povrchová vzdálenost byly 0,56 mm a 0,45 mm. Výsledky ukazují, že model úspěšně překonal statistické tvarové modely, které se ve výzkumu obvykle používají.
Podle vědců může tento nový model dosahovat téměř lidské přesnosti v případech, kdy pacient nemá žádné předchozí zvláštní stavy a nevyžaduje speciální ošetření. „Ve složitějších případech bude možná nezbytné odhad upravit, takže ještě nemluvíme o plně samostatném systému,“ řekl hlavní autor Joel Jaskari, doktorand na Aalto University ve Finsku, v tiskové zprávě.
Vědci poznamenali, že cílem studie bylo optimalizovat pracovní postupy radiologů. „Cílem této výzkumné práce však není nahradit radiology, ale urychlit jejich práci a zefektivnit ji tak, aby měli čas soustředit se na složitější případy,“ vysvětlil prof. Kimmo Kaski, hlavní poradce v oblasti výpočetní vědy na Aalto University.
Společnost Planmeca, která se specializuje na vývoj 3D a 2D digitálních zobrazovacích zařízení, stomatologických souprav a CAD/CAM řešení a softwaru, v současné době integruje model do svého speciálního softwaru. Model bude využíván v 3D tomografických zařízeních Planmeca.
Studie s názvem „Deep learning method for mandibular canal segmentation in dental cone beam computed tomography volumes“ byla zveřejněna online 3. dubna 2020 v časopisu Scientific Reports.
Čt. 21 března 2024
1:00 (CET) Prague
Mastering dental photography: Elevate your practice with compelling images
Pá. 22 března 2024
4:00 (CET) Prague
Synergistic workflows: Uniting clinicians and lab technicians
Po. 25 března 2024
6:00 (CET) Prague
Sinnvolle Integration von Alignern in der nicht invasiven Comprehensive Dentistry
Út. 26 března 2024
7:00 (CET) Prague
Neodent Discovery: Avoiding complication and achieving successful outcomes through advanced diagnosis and treatment planning—free-hand vs guided protocols
Út. 26 března 2024
9:00 (CET) Prague
The use of sticky xenograft in full-arch restorations and complex cases
Út. 26 března 2024
11:00 (CET) Prague
Preventing and avoiding complications with zygomatic implants: Biomechanical principles emphasized
St. 27 března 2024
1:00 (CET) Prague