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KI in der Zahnmedizin: KI interpretiert Röntgenbilder

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Künstliche Intelligenz (KI) hält Einzug in viele Lebensbereiche. Von den lernenden Algorithmen, die unser Social-Media-Erlebnis (mit)bestimmen, bis hin zu den Robotern, die Kundenanfragen im Internet und am Telefon beantworten. Auch Wissenschaft und Medizin profitieren von digitalen Assistenten. Wie künstliche Intelligenz sinnvoll eingesetzt werden kann, ist noch Gegenstand der Forschung. An der Medizinischen Universität Graz erforscht Barbara Kirnbauer, ob und wie künstliche Intelligenz zur Diagnose von dreidimensionalen Röntgenbildern des Kiefers eingesetzt werden kann.

Ein Blick auf den Kiefer

Thema des jüngsten Forschungsprojekts von Barbara Kirnbauer war die digitale Volumentomographie, die es ermöglicht, dreidimensionale Röntgendatensätze des Kiefers und angrenzender Strukturen zu erstellen. Konkret ging es darum, wie gut ein neu entwickeltes künstliches neuronales Netz krankhafte Veränderungen im Kieferknochen rund um die Wurzelspitze erkennen kann. Die Interpretation von Röntgendatensätzen ist zeitaufwändig, erfordert viel Fachwissen und kann bei Fehlern schwerwiegende Folgen für die Gesundheit des Patienten haben, nicht nur im Bereich des Kiefers. Es ist bereits bekannt, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz Fehlerquellen reduzieren, die Sicherheit erhöhen und Zeit für medizinisches Fachpersonal sparen kann.

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Die Wurzel des Problems

Wir suchten in den Datensätzen nach sogenannten periapikalen osteolytischen Läsionen. Periapikal bedeutet an oder um die Zahnwurzel, osteolytisch bedeutet die Auflösung des Knochens und die Läsion ist eine krankhafte Veränderung des Gewebes – in diesem Fall verursacht durch eine bakterielle Infektion mit einer Eintrittsstelle an der Zahnkrone. Unbehandelt können diese entzündlichen Veränderungen zu Problemen wie Zahnschmerzen, Abszessen oder Zahnverlust führen. Krankhafte Veränderungen können nicht nur im Bereich des Kiefers, sondern auch im gesamten Körper durch den Zahnherd entstehen, indem sich die verursachenden Bakterien über die Blutbahn ausbreiten. Daher ist es besonders wichtig, Veränderungen, die teilweise nur wenige Millimeter groß sind, schnell, genau und zuverlässig zu erkennen.

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Das entwickelte System der künstlichen Intelligenz wurde in dieser Studie an insgesamt 144 dreidimensionalen Datensätzen mit insgesamt 2128 Zähnen getestet. Eine Studie, die in einem sehr frühen Forschungsstadium auf diesem Gebiet durchgeführt wurde, konnte eine beeindruckende Anzahl von untersuchten Themen präsentieren. Darüber hinaus hat das programmierte neuronale Netz auch äußerst vielversprechende Ergebnisse hervorgebracht, die auf hohem Niveau veröffentlicht wurden. Das Projekt von Barbara Kirnbauer wurde in Kooperation mit dem Institut für Bildverarbeitung und Repräsentation der TU Graz realisiert. Es kann nun als ausreichende Grundlage für die Weiterentwicklung und Verfeinerung des Algorithmus angesehen werden, dessen langfristiges Ziel es ist, dass künstliche Intelligenz auch im zahnmedizinischen Arbeitsalltag an der Med Uni Graz eingesetzt werden kann.

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Quelle: Medizinische Universität Graz

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