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.
Telegram 
Дзен 
VK Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
17 февраля 2026 года произойдет первое в этом году солнечное затмение, которое будет иметь кольцеобразный тип. Ученый Пермского Политеха Евгений Бурмистров рассказал, почему февральское затмение не похоже ни на одно другое, когда его ожидать и кому посчастливится стать свидетелем редчайшего «огненного кольца».
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
17 февраля 2026 года произойдет первое в этом году солнечное затмение, которое будет иметь кольцеобразный тип. Ученый Пермского Политеха Евгений Бурмистров рассказал, почему февральское затмение не похоже ни на одно другое, когда его ожидать и кому посчастливится стать свидетелем редчайшего «огненного кольца».
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
В 1980-х годах большую популярность приобрела борьба с озоновыми дырами. Из-за нее хладагенты из хлорфторгулеродов заменили на аналоги из гидрофторуглеродов. Теперь ученые выяснили, что эта замена — как и следующие за ней, уже в рамках борьбы с глобальным потеплением — ведет к накоплению в атмосфере довольно опасных «вечных химикатов».
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно