Chú thích hình ảnh nha khoa cho chẩn đoán tự động và trí tuệ nhân tạo trong nha khoa từ xa — Nghiên cứu trường hợp
Cách Shaip cung cấp khả năng phân đoạn đa giác chính xác của từng răng riêng lẻ trên ảnh chụp X-quang nha khoa, ảnh chụp trong miệng và ảnh lâm sàng — được xây dựng thành bộ dữ liệu chất lượng cao để chẩn đoán nha khoa tự động, lập kế hoạch điều trị và trí tuệ nhân tạo trong nha khoa từ xa.
Tổng Quan Dự Án
Khi trí tuệ nhân tạo trong nha khoa hướng tới chẩn đoán tự động và triển khai nha khoa từ xa, khách hàng cần một quy trình chú thích dựa trên cơ sở lâm sàng có khả năng phân đoạn từng răng riêng lẻ — thân răng, chân răng và mô xung quanh — trên nhiều phương thức hình ảnh khác nhau với ký hiệu nha khoa nhất quán.
Shaip đã xây dựng quy trình chú thích hoàn chỉnh bao gồm phân đoạn răng chính xác theo đa giác, đánh số răng theo ký hiệu nha khoa tiêu chuẩn, gắn thẻ tình trạng đa thuộc tính và gắn cờ khả năng hiển thị — tạo ra các bộ dữ liệu sẵn sàng cho mô hình trí tuệ nhân tạo chẩn đoán nha khoa.
Số liệu thống kê chính
Loại chú thích
Phân đoạn đa giác.
Bảo hiểm răng
Vòm đầy đủ
Thẻ tình trạng
5
Nguồn hình ảnh
3
Những thách thức
- Truy tìm các mép thân, chân và mô chính xác với phân đoạn đa giác
- bao gồm răng cửa, răng nanh, răng tiền hàm và răng hàm trải rộng khắp cả vòm trên và vòm dưới
- Làm việc trên nhiều lĩnh vực ba nguồn hình ảnh — Tia X, camera trong miệng và ảnh chụp lâm sàng
- Nộp đơn ký hiệu nha khoa tiêu chuẩn để đánh số răng nhất quán
- Gắn thẻ tình trạng bao gồm các trạng thái: khỏe mạnh, hư hỏng, sứt mẻ, mất mát và đầy đủ.
Dung dịch
Phân đoạn răng đa giác
Mỗi chiếc răng trong mỗi hình ảnh đều được chú thích riêng lẻ bằng cách sử dụng phân đoạn đa giác chính xác, vạch ra ranh giới chính xác của từng cấu trúc răng bao gồm thân răng, chân răng và các mép mô xung quanh. Mật độ đa giác được hiệu chỉnh để nắm bắt các đường viền hữu cơ của răng mà không gây ra sự dư thừa đỉnh không cần thiết.
Che phủ toàn bộ vòm bàn chân
Các chú thích bao gồm tất cả các loại răng — răng cửa, răng nanh, răng tiền hàm và răng hàm — trên cả hai cung hàm trên và dưới. Mỗi răng có thể nhìn thấy đều có một đa giác và bộ thuộc tính riêng, đảm bảo các mô hình chẩn đoán tiếp theo có đầy đủ thông tin về toàn bộ khoang miệng để lập kế hoạch điều trị.
Xử lý nguồn hình ảnh đa phương thức
Tập dữ liệu bao gồm ảnh chụp X-quang răng, ảnh chụp trong miệng và ảnh chụp lâm sàng — mỗi loại có đặc điểm hình ảnh riêng biệt. Người chú thích tuân theo hướng dẫn cụ thể của từng nguồn để duy trì việc dán nhãn nhất quán trên các phương thức khác nhau, đảm bảo mô hình được huấn luyện có thể khái quát hóa trên nhiều loại hình ảnh lâm sàng.
Ký hiệu nha khoa tiêu chuẩn
Mỗi chiếc răng được đánh dấu đều được gắn số thứ tự bằng ký hiệu nha khoa tiêu chuẩn, cho phép tạo ra các kết quả chẩn đoán tự động tích hợp trực tiếp với các hệ thống hồ sơ nha khoa hiện có. Tính nhất quán trong ký hiệu này giúp bộ dữ liệu có thể được triển khai ngay lập tức để tích hợp vào quy trình làm việc lâm sàng.
Gắn thẻ tình trạng và khả năng hiển thị
Ngoài việc xác định vị trí các đa giác, mỗi răng còn được gắn thẻ trạng thái tình trạng — khỏe mạnh, sâu răng, sứt mẻ, mất hoặc đã trám — và trạng thái khả năng nhìn thấy — nhìn thấy rõ, bị che khuất một phần hoặc bị che lấp. Việc gắn thẻ nhiều lớp này hỗ trợ cả các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) phát hiện và chẩn đoán.
Phạm vi dự án
| Loại tập dữ liệu | Phương pháp chú thích | Nguồn hình ảnh | Bảo hiểm răng | Thẻ tình trạng | ký hiệu |
|---|---|---|---|---|---|
| Phân đoạn đa giác nha khoa | Phân đoạn đa giác | Chụp X-quang + nội soi miệng + khám lâm sàng | Vòm bàn chân trên và dưới | 5 (khỏe mạnh, hư hỏng, sứt mẻ, mất, trám) | Ký hiệu nha khoa tiêu chuẩn |
Kết quả
- Đã thành lập một quy trình phân đoạn nha khoa dựa trên cơ sở lâm sàng trên ba phương thức chụp ảnh
- Tiêu chuẩn hóa ký hiệu nha khoa tiêu chuẩn Đánh số răng để tích hợp hệ thống lâm sàng
- Giao gắn thẻ tình trạng 5 lớp bao gồm cả răng khỏe mạnh đến răng đã trám.
- Duy trì độ chính xác cấp độ đa giác bao gồm cả phần thân, rễ và mép mô.
- Đã kích hoạt cho khách hàng chẩn đoán nha khoa tự động, lập kế hoạch điều trị và nha khoa từ xa Lộ trình AI
Nhìn chung, Shaip đã giúp chuyển đổi yêu cầu chú thích nha khoa đa phương thức thành một quy trình phân đoạn có cấu trúc lâm sàng, sẵn sàng cho sản xuất — một quy trình có khả năng hỗ trợ chẩn đoán nha khoa tự động, lập kế hoạch điều trị hỗ trợ bởi AI, theo dõi sức khỏe răng miệng và các ứng dụng nha khoa từ xa với độ chính xác cấp độ lâm sàng.
Phân đoạn đa giác của Shaip đã nắm bắt chính xác những gì mô hình chẩn đoán của chúng tôi cần — thân răng, chân răng và đường viền mô, với ký hiệu nha khoa chính xác xuyên suốt. Phạm vi bao phủ đa phương thức đã giúp mô hình của chúng tôi hoạt động mạnh mẽ trên cả hình ảnh X-quang và hình ảnh trong miệng.
