Обзор рентгенодиагностических on-line сервисов, основанных на искусственных нейронных сетях в стоматологии

Цель исследования: анализ доступных on-line сервисов и программ, использующих искусственные нейронные сети (ИНС), в стоматологии, в особенности для цефалометрического анализа. Материал и методы. Проведен поиск научных публикаций в информационно-аналитических системах PubMed, Google Scholar и eLibrary без ограничения по срокам публикации по комбинациям из следующих ключевых слов: artificial intelligence, deep learning, computer vision, neural network, dentistry, orthodontics, cephalometry, cephalometric analysis. Были проанализированы 1612 статей, из которых 23 публикации использованы для составления обзора. Результаты. Глубокое машинное обучение на основе ИНС успешно применяется в различных разделах медицины в качестве аналитического инструмента для обработки различных данных. Особенно успешно ИНС применяются для распознавания изображений в рентгенологии и гистологии. В частности, в стоматологии компьютерное зрение используется для диагностики заболеваний челюстно-лицевой области, планирования оперативного лечения, в том числе имплантации, а также для цефалометрического анализа для нужд врачей-ортодонтов и челюстно-лицевых хирургов. Заключение. В настоящее время существует множество программ и on-line сервисов для цефалометрического анализа. Однако лишь 7 из них используют ИНС для автоматической разметки и анализа снимков. Также недостаточно данных для оценки точности их работы и удобства.

Aim. This review is devoted to the analysis of available on-line services and programs using artificial neural networks (ANNs) in dentistry, especially for cephalometric analysis. Materials and methods. We searched for scientific publications in the information and analytical databases PubMed, Google Scholar and eLibrary using combinations of the following keywords: artificial intelligence, deep learning, computer vision, neural network, dentistry, orthodontics, cephalometry, cephalometric analysis. 1612 articles were analyzed, of which 23 publications were included in our review. Results. Deep machine learning based on ANN has been successfully used in various branches of medicine as an analytical tool for processing various data. ANNs are especially successfully used for image recognition in radiology and histology. In dentistry, computer vision is used to diagnose diseases of the maxillofacial region, plan surgical treatment, including dental implantation, as well as for cephalometric analysis for the needs of orthodontists and maxillofacial surgeons. Conclusion. Currently, there are many programs and on-line services for cephalometric analysis. However, only 7 of them use ANNs for automatic landmarking and image analysis. Also, there is not enough data to evaluate the accuracy of their work and convenience.