Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В России разработали систему для оценки лечения зубов с использованием робота-тренажера
В прошлом году ученые Пермского Политеха разработали антропоморфный робот-симулятор — тренажер для студентов-стоматологов с технологиями ИИ. Нейросети позволяют вести диалог с роботом и распознают объекты на изображении, чтобы оценивать результаты лечения зубов студентами. При этом система должна надежно локализовать и детально оценить свойства зуба во рту тренажера и то, как они меняются в ходе операции. Для этого ученые ПНИПУ разработали двухступенную схему распознавания и усовершенствовали методы обработки, что до 92 процентов повысило точность в нестабильных условиях съемки. Теперь нейросеть оценивает не только количественные показатели (размеры, глубину отверстия для пломбы, толщину снятого слоя эмали), но и качественные, например, правильно ли выполнена фрезеровка, нет ли скосов, равномерны ли дно и стенки зуба.
Статья опубликована в журнале «Вестник ПНИПУ. Электротехника, информационные технологии, системы управления». Исследование проводилось при финансовой поддержке Пермского НОЦ «Рациональное недропользование».
Проект «антропоморфного стоматологического симулятора» – это тренажер для студентов-стоматологов, на котором учащиеся могут безопасно отрабатывать свои навыки в проведении основных процедур – лечение кариеса, обработка зуба под коронку, удаление и лечение канала. Встроенная нейросеть с помощью видеокамер позволяет оценить результаты работы, обрабатывая полученные изображения.
Современные нейросети способны определять множество объектов разных классов без применения каких-либо дополнительных схем. Обычно для поиска и классификации объектов на фотографиях используют простую одноступенную нейросеть. Она, например, может с высокой точностью находить зубы в челюсти тренажера, несмотря на постоянное изменение освещенности и самой формы объекта в ходе лечения. Но если необходимо проанализировать не сам объект, а только его часть, допустим, небольшую пломбу, задача усложняется, повышается количество ложных срабатываний. Нейросеть может ошибочно принимать блики и неровности внутри полости рта за искомые отверстия в зубе или совсем пропускать их.
Ученые Пермского Политеха разработали двухступенную схему распознавания, которая анализирует фото в поисках составных объектов (отдельных зубов), вырезает, нормализует их по размерам и анализирует каждый фрагмент по отдельности для определения искомых мелких объектов (пломб, отверстий).
«На первой ступени производится поиск области интереса, то есть первая нейросеть определяет только объекты «зуб» и «зуб с дыркой». Они вырезаются и передаются на вторую ступень, где распознаются уже отверстия в зубах и их свойства», — объясняет Андрей Кокоулин, доцент кафедры автоматики и телемеханики ПНИПУ, кандидат технических наук.
Предварительная обработка фото особенно актуальна для определения свойств малых объектов, так как их изменения сложнее обнаружить. Она позволяет устранить шум, повысить контрастность и яркость, а также улучшить четкость, что делает изображение более информативным. Из-за того, что зубы имеют цвет близкий к белому, на них плохо видны контуры вырезанных отверстий. Также мешает отсвечивание подсветки, необходимой для работы камер. Политехники дополнительно встроили в систему программу для улучшения контраста, которая сохраняет локальные детали и структуры изображения, что важно для точного определения границ мелких объектов на изображении.
Форма зуба представляет собой кривую, и в ходе процедуры важно вычислять размеры его границ, глубину отверстий и количество снятой эмали. Для этого ученые разработали метод измерения объекта сложной формы, позволяющий проводить расчеты в трех измерениях.
«Применение нашей двухступенной системы до 92 процентов увеличило точность и до пяти процентов уменьшило количество ложноположительных срабатываний. Для каждого варианта лечения нейросеть может определить свои количественные параметры. Для «кариеса» и «канала» — размеры полости под пломбу, для «коронки» — толщину и равномерность снятого слоя с боков и сверху зуба. А также качественные показатели — правильно ли выполнено лечение, не сломался ли зуб при удалении и насколько ровные стенки», — поделился Андрей Кокоулин.
Политехники отмечают, что в перспективе возможно создание мобильного приложения, с помощью которого можно сфотографировать вылеченный зуб (еще без пломбы или коронки) и оценить качество лечения. Также предложенный метод анализа можно использовать везде, где нужна съемка различных составных конструкций и механизмов со множеством деталей.
Разработанная учеными ПНИПУ система на основе нейросети существенно улучшает обучение студентов на стоматологическом тренажере, а также вносит большой вклад в развитие современной технологичной медицины в России.
Ученые, работающие на Большом адронном коллайдере (БАК), обнаружили в результатах экспериментов неожиданные данные. Они могут свидетельствовать о существовании топония, связанного состояния топ-кварка и его антикварка.
Ученые ИФХЭ РАН с коллегами из Федерального Кольского научного центра, МГУ, РУДН и МХТУ имени Д. И.Менделеева впервые синтезировали восемь комплексных соединений (солей аммония с тетраэдрическим моноанионом) с краун-эфирами в качестве лигандов и исследовали их кристаллическую структуру. Эксперименты проводились с технецием, рением, осмием и хромом в роли центральных атомов.
Международная группа исследователей из Китая, США и Германии разработала метаматериал с выдающейся механической емкостью хранения энергии. Придать ему уникальные характеристики удалось за счет структуры — скрученных гибких стержней, деформирующихся по спирали.
Ученые из Австралии исследовали влияние сексуальной активности, а именно — самоудовлетворения и полового контакта с партнером — на объективные и субъективные параметры сна, в том числе на мотивацию поутру и готовность к новому дню.
Специалисты Института истории материальной культуры РАН ведут работы по созданию единого цифрового архива Старой Ладоги — древнейшего городского поселения на Северо-Западе России. В базу войдут оцифрованные материалы более чем за 100 лет археологических исследований: от рукописных отчетов экспедиций XX века до современных 3D-моделей раскопов.
Множество ученых по всему миру объединились, чтобы составить и опубликовать всеобъемлющую дорожную карту разработки межатомных потенциалов машинного обучения в области материаловедения и инженерии. Они подробно описали, как машинное обучение должно привести к революции в нашем понимании в проектировании и открытии новых материалов, позволяя проводить компьютерное моделирование атомов.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии