Публикации автора

Цель исследования — изучить возможность использования технологий искусственного интеллекта для определения возраста детей по рентгеновским снимкам зубов.

Материалы и методы. Проведено ретроспективное исследование, в ходе которого проанализированы ортопантомограммы 322 детей (173 — женского и 149 — мужского пола) в возрасте 4–16 лет. На каждом снимке были аннотированы 14 постоянных зубов нижней челюсти. Обучение нейросетей производили с разбиением данных на тренировочную и тестовую выборку в соотношении 80:20; применяли кросс-валидацию с числом разбиений, равным 5. Оценка возраста решалась как задача регрессии. Процесс обучения и валидации нейросети реализован на языке Python с использованием библиотеки PyTorch. Точность прогнозирования возраста оценивали по коэффициенту детерминации (R2), среднеквадратичной ошибке (MSE) и средней абсолютной ошибке (MAE).

Результаты. Исследование показало, что разработанная модель машинного обучения обладает высокой точностью в оценке возраста детей. Значение средней абсолютной ошибки на кроссвалидацию составило 0,92 года, что существенно меньше ошибки при традиционно используемых ручных методах.