Оценка жевательной эффективности с помощью искусственного интеллекта
- Авторы: Левашов Н.Е.1, Гуськов А.В.1, Олейников А.А.1, Домашкевич Н.С.1
-
Учреждения:
- Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова
- Выпуск: Том 4, № 1S (2023)
- Страницы: 81-83
- Раздел: Материалы конференции
- URL: https://journals.rcsi.science/DD/article/view/147677
- DOI: https://doi.org/10.17816/DD430352
- ID: 147677
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Обоснование: искусственный интеллект — система, основанная на машинном обучении нейросети. Его структура напоминает нервную ткань, в ней присутствуют «нейроны» — математические коды. Нейросеть имеет три уровня: входной слой (информация поступает в систему), скрытый слой (идёт анализ многомерных данных), выходной уровень (система выдаёт заключение). В современных нейронных сетях используется «перцептрон» — тот же нейрон, но состоящий из большого количества взаимосвязанных входных и скрытых слоёв, благодаря чему система способна к самообучению и анализу нелинейных данных, обобщению и обработке неполной информации, в том числе используя метод проекции на латентные структуры.
Цель: создание программы на основе анализа многомерных данных для определения жевательной эффективности на этапах протезирования.
Методы: на кафедре ортопедической стоматологии и ортодонтии в 2016 году была создана и апробирована программа для определения жевательной эффективности на основе анализа цифровых окклюзиограмм, получаемых путём сканирования отпечатков зубов на пластинке воска. Результаты обрабатываются математическими методами анализа многомерных данных с использованием метода проекции на латентные структуры (PLS-2), позволяющего оценить взаимосвязь величины жевательной эффективности с характеристиками площади и яркости областей, соответствующих окклюзионным контактам. Программа проводит сравнение результатов измерения с эталонными окклюзиограммами в базе и выдаёт заключение. В ходе испытаний были получены статистически значимые результаты эффективности работы программы в сравнении с традиционными жевательными пробами. В связи с актуальностью внедрения искусственного интеллекта в ортопедическое лечение было принято решение усовершенствовать методы обучения программы для обновления имеющегося массива эталонных данных. Начиная с 2019 года к ранее полученным данным были добавлены 24 окклюзиограммы с дефектами зубных рядов от 9 до 12 зубов. На основе расширенной базы данных программа при анализе окклюзиограммы нового пациента позволяет учитывать ранее полученные с помощью жевательной пробы В.Н. Трезубова степени изменения эффективности жевания при различных дефектах зубных рядов, а также сопоставлять эталонные и минимально достигаемые значения жевательной эффективности. Верификация алгоритма программы проводилась исследователями с применением классической жевательной пробы В.Н. Трезубова. В качестве единицы измерения жевательной эффективности выступает процентный показатель.
Результаты: найденные сочетания параметров цифрового алгоритма оценки жевательной эффективности позволяли добиться повышения его точности в пределах 4–6% по отношению к традиционным жевательным пробам И.С. Рубинова и О.М. Ряховского.
Заключение: цифровой алгоритм оценки жевательной эффективности позволяет быстро и точно оценивать её без применения аналоговых трудоёмких проб.
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Никита Евгеньевич Левашов
Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова
Автор, ответственный за переписку.
Email: nik13373228@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-7667-6356
Россия, Рязань
Александр Викторович Гуськов
Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова
Email: guskov74@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9612-0784
Россия, Рязань
Александр Александрович Олейников
Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова
Email: bandprod@yandex.ru
Россия, Рязань
Николай Сергеевич Домашкевич
Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова
Email: domashkevich71@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9181-9462
Россия, Рязань
Список литературы
- Апресян С.В. Комплексное цифровое планирование стоматологического лечения : дис. … д-ра мед. наук. Москва, 2020. 218 с.
- Zhu H. Big Data and Artificial Intelligence Modeling for Drug Discovery // Annu Rev Pharmacol Toxicol. 2020. Vol. 60. P. 573–589. doi: 10.1146/annurev-pharmtox-010919-023324
- Митин Н.Е., Васильева Т.А., Васильев Е.В. Методика определения жевательной эффективности с применением оригинальной компьютерной программы на основе методов анализа многомерных данных // Российский медико-биологический вестник имени академика И.П. Павлова. 2016. № 1. С. 129–133.
- Васильева Т.А. Совершенствование контроля восстановления жевательной эффективности на этапах ортопедического лечения несъемными зубными протезами : автореф. дис. … канд. мед. наук. Воронеж, 2021. 25 с.
- Гуйтер О.С., Митин Н.Е., Олейников А.А., и др. Жевательная эффективность у пациентов с обширными приобретёнными дефектами верхней челюсти после ортопедической реабилитации // Стоматология. 2019. Т. 98, № 4. С. 80–83. doi: 10.17116/stomat20199804180
![](/img/style/loading.gif)