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KI in der Zahnmedizin: KI interpretiert Röntgenbilder

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Künstliche Intelligenz (KI) hält Einzug in viele Lebensbereiche. Von lernenden Algorithmen, die unser Social-Media-Erlebnis (mit)bestimmen, bis hin zu Bots, die Kundenfragen im Web und am Telefon beantworten. Auch Wissenschaft und Medizin profitieren von digitalen Assistenten. Wie genau künstliche Intelligenz sinnvoll eingesetzt werden kann, ist noch Gegenstand der Forschung. An der Medizinischen Universität Graz untersucht Barbara Kirnbauer, ob und wie mithilfe künstlicher Intelligenz dreidimensionale Röntgenbilder des Kiefers diagnostiziert werden können.

Schau dir den Kiefer an

Gegenstand des neuesten Forschungsprojekts von Barbara Kirnbauer ist die digitale Volumentomographie, die es ermöglicht, dreidimensionale Röntgendatensätze des Kiefers und angrenzender Strukturen zu erstellen. Konkret geht es darum, wie das neu entwickelte künstliche neuronale Netz krankhafte Veränderungen im Kieferknochen rund um die Wurzelspitze erkennen kann. Die Interpretation von Röntgendatensätzen ist zeitaufwändig, erfordert viel Fachwissen und kann im Fehlerfall schwerwiegende Folgen für die Gesundheit des Patienten haben, nicht nur im Kieferbereich. Es ist bereits bekannt, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz das Potenzial hat, Fehlerquellen zu reduzieren, die Sicherheit zu verbessern und Zeit für medizinisches Fachpersonal zu sparen.

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Die Wurzel des Problems

Im Datensatz wurde nach sogenannten periapikalen osteolytischen Läsionen gesucht. Periapikal bedeutet etwas in oder um die Zahnwurzel herum, osteolytisch bedeutet Knochenauflösung und eine Läsion ist eine krankhafte Veränderung des Gewebes – in diesem Fall entsteht sie durch eine bakterielle Infektion mit Eintrittsstelle in der Zahnkrone. Unbehandelt können diese entzündlichen Läsionen zu Problemen wie Zahnschmerzen, Abszessen oder Zahnverlust führen. Nicht nur im Kieferbereich, sondern im ganzen Körper kann es durch Zahnherde zu krankhaften Veränderungen kommen, weil sich verursachende Bakterien über die Blutbahn ausbreiten. Daher ist es wichtig, Veränderungen, die teilweise nur wenige Millimeter klein sind, schnell, präzise und zuverlässig zu erkennen.

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Das entwickelte KI-System wurde in dieser Studie mit insgesamt 144 dreidimensionalen Datensätzen mit insgesamt 2.128 Zähnen getestet. Die Studie für die ganz frühen Forschungsphasen in diesem Bereich kann eine beeindruckende Anzahl von Forschungsobjekten vorweisen. Darüber hinaus liefern programmierte neuronale Netze auch sehr vielversprechende Ergebnisse, die auf hohem Niveau veröffentlicht werden. Das Projekt von Barbara Kirnbauer wurde in Zusammenarbeit mit dem Institut für Maschinelles Sehen und Repräsentation der TU Graz durchgeführt. Es kann nun als ausreichende Grundlage für die Entwicklung und Verfeinerung von Algorithmen angesehen werden, mit dem langfristigen Ziel, KI in der täglichen zahnmedizinischen Arbeit an der Med Uni Graz einsetzen zu können.

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Quelle: Medizinische Universität Graz

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