Искусственные нейронные сети в лучевой диагностике, в стоматологии и в челюстно-лицевой хирургии (обзор литературы) - Мураев, А.А.; Гусейнов, Н.А.; Цай, П.А.; Кибардин, И.А.; Буренчев, Д.В.; Иванов, С.С.; Оборотистов, Н.Ю.; Матюта, М.А.; Грачев, Н.С.; Ларин, С.С. (Клиническая стоматология, 2020)
Рентгенология — это огромная и наиболее интеллектуально емкая область медицины. Применение искусственного интеллекта (ИИ) пока далеко от полноценного анализа снимков, успешно решаются только базовые, рутинные задачи. В данной обзорной статье представлены современные возможности машинного зрения, основанного на искусственных нейронных сетях (ИНС), в лучевой диагностике, в частности в стоматологии и в челюстно-лицевой хирургии. Результат поиска статей по ключевым словам (от 12.04.2020) демонстрирует увеличение количества публикаций на порядок: с 58 статей в среднем в год в 2000—2015 гг. до 945 в 2019 г. Основное применение нейросети нашли в распознавании анатомических объектов на рентгеновских снимках: кортикального и губчатого слоя челюстных костей, канала нижней челюсти, верхнечелюстного синуса, зубов, корневых каналов; патологических образований и процессов: периапикальных воспалительных изменений, в том числе кист, опухолей, костной резорбции при пародонтите, переломов корней зубов и др. Современные нейросети обучаются и работают как с двухмерными снимками: ортопантомограмма, телерентгенограммы в прямой и боковой проекциях, изображения ультразвукового исследования, так и с трехмерными данными компьютерной и магниторезонансной томографии. Отдельное внимание уделено цефалометрическому анализу. В статье, кроме анализа теоретических изысканий, рассматриваются механизмы интеграции нейросети в лечебный процесс и оценка их реальной пользы для практикующих врачей, а также перспективы развития нейросетевых подходов. Заключение. Внедрение технологий машинного зрения на основе глубоких сверточных нейронных сетей для рентгенологической диагностики в стоматологии (и в медицине в целом) является перспективным направлением, позволяющим автоматизировать и ускорить обработку и распознавание исходных данных, и, возможно, уменьшить количество ошибок, связанных с человеческим фактором. Тем не менее сейчас ИНС не могут и не должны заменять узкоспециализированных врачей при постановке диагноза и составлении плана лечения, рекомендуется использовать их в качестве независимых экспертных систем.