通过机器学习使用旋转式传感器进行口腔内超声波成像,并通过机器学习进行牙周特征识别

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 牙科成像 牙科成像 牙科成像
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 目前的外部超声波设备是重和低频的,限制了口内应用.
• 牙解剖学的准确实时成像对于诊断和发育性牙科至关重要.
• 需要用于精确口腔卫生的先进工具.

研究的目的:

• 开发一个紧的,多功能的口内超声波设备,用于高分辨率成像.
• 整合人工智能用于口腔内解剖结构的自动识别.
• 探索人工智能增强的口内超声波在牙科诊断中的潜力.

主要方法:

• 设计了一种带有旋转探头的便携式口内超声波设备.
• 使用高频超声波 (高达25MHz) 进行成像.
• 实现了用于自动结构识别的机器学习算法 (例如,大气泡骨,水泥合点).

主要成果:

• 实现了口腔内结构的实时,高分辨率超声波,包括牙周及上.
• 证明了关键解剖学标志的成功自动识别.
• 该设备允许通过探头旋转来调节成像平面.

结论:

• 开发的口腔内超声波设备提供实时,详细的口腔解剖图像.
• 人工智能集成通过自动化结构识别来增强诊断能力.
• 这项技术有可能彻底改变精准护理的口腔健康诊断和治疗计划.