Цель. Оценить перспективность применения нейронных сетей для цефалометрического анализа при помощи анализа точности ручной иидентификации анатомических ориентиров на цифровых латеральных телерентгенограммах.
Материалы и методы. Выполнена разметка 100 обезличенных телерентгенограмм в боковой проекции одиннадцатью врачами- ортодонтами по 21 параметру, получено 23100 цифровых рентгеновских изображения с нанесенной на них опорной точкой. Проведено сравнение координат опорной точки с «базовой точкой», то есть усредненной координатой для каждой опорной точки среди всех ее локализаций.
Результаты. По критерию среднего отклонения от «базовой точки» наилучшая точность достигнута для вершин режущих краев центральных резцов верхней (is) (0,589, ДИ = 95%) и нижней челюстей (ii) (0,835, ДИ = 95%), а также для середины входа в турецкое седло (S) (0,662, ДИ = 95%).
Для группы ориентиров с наименьшей согласованностью, куда вошли такие точки как Po (4,330, ДИ = 95%), Pt (2,999, ДИ = 95%) и Ba (2,887, ДИ = 95%), для автоматизации идентификаций и повышения качества цефалометрического анализа, вероятно, будет недостаточным применение только искусственных нейронных сетей и потребуется внедрение других элементов машинного обучения.
Заключение. Учитывая результаты нашего исследования, можно сделать вывод, что предложенный метод демонстрирует высокую точность для большинства точек и может быть использован для автоматизации цефалометрического анализа с дальнейшим развитием технологий машинного обучения.
В настоящее время искусственный интеллект является одной из наиболее быстро развивающихся областей человеческого знания. Данная тематика имеет большое значение для науки и практики, в целом, и для медицины, в частности. Применение технологий искусственного интеллекта к сегментации зон головного мозга и выявлению аномальных участков особенно востребовано и перспективно в области нейрофизиологии, нейрохирургии, психиатрии, клинической психологии и других медицинских дисциплин. В данной работе проведено исследование существующих методов автоматизированной сегментации и анализа данных о структуре и функциональном состоянии головного мозга, а также метрик, применяемых для оценки эффективности данного подхода.
Цель: выявление нерешённых проблем и поиск тенденций в разработке методов сегментации и выявления аномальных участков головного мозга, а также определение наиболее эффективных методов и способов их улучшения.
Материалы и методы. Работа выполнена с использованием методологии Systematic Mapping Study (SMS). Данное исследование ограничивается предметной областью, связанной с сегментацией зон головного мозга и определением в нём аномальных участков.
Результаты. Основные результаты исследования представлены в виде классификационных таблиц и ментальной карты. Показано, что целью рассмотренных исследований является повышение точности при сегментировании зон головного мозга и нахождении аномальных участков. Такая метрика, как время обработки данных, применяется для оценки эффективности метода при малом количестве исследований, а в большинстве случаев вообще не рассматривается. При этом скорость обработки изображений в зависимости от применяемого метода измеряется минутами, что существенно ограничивает возможность использования данного подхода в экстренных ситуациях, в том числе при угрозе жизни человека.
Заключение. Для анализа данных о структуре и функциональном состоянии головного мозга в режиме реального времени требуется модификация уже разработанных методов энцефальной сегментации, а также разработка новых, более эффективных подходов. При этом скорость обработки данных должна быть соизмерима со временем вынесения срочного заключения о состоянии головного мозга человека.