Добавить новость
Январь 2010 Февраль 2010 Март 2010 Апрель 2010 Май 2010
Июнь 2010
Июль 2010 Август 2010 Сентябрь 2010
Октябрь 2010
Ноябрь 2010 Декабрь 2010 Январь 2011 Февраль 2011 Март 2011 Апрель 2011 Май 2011 Июнь 2011 Июль 2011 Август 2011 Сентябрь 2011 Октябрь 2011 Ноябрь 2011 Декабрь 2011 Январь 2012 Февраль 2012 Март 2012 Апрель 2012 Май 2012 Июнь 2012 Июль 2012 Август 2012 Сентябрь 2012 Октябрь 2012 Ноябрь 2012 Декабрь 2012 Январь 2013 Февраль 2013 Март 2013 Апрель 2013 Май 2013 Июнь 2013 Июль 2013 Август 2013 Сентябрь 2013 Октябрь 2013 Ноябрь 2013 Декабрь 2013 Январь 2014 Февраль 2014 Март 2014 Апрель 2014 Май 2014 Июнь 2014 Июль 2014 Август 2014 Сентябрь 2014 Октябрь 2014 Ноябрь 2014 Декабрь 2014 Январь 2015 Февраль 2015 Март 2015 Апрель 2015 Май 2015 Июнь 2015 Июль 2015 Август 2015 Сентябрь 2015 Октябрь 2015 Ноябрь 2015 Декабрь 2015 Январь 2016 Февраль 2016 Март 2016 Апрель 2016 Май 2016 Июнь 2016 Июль 2016 Август 2016 Сентябрь 2016 Октябрь 2016 Ноябрь 2016 Декабрь 2016 Январь 2017 Февраль 2017 Март 2017 Апрель 2017
Май 2017
Июнь 2017
Июль 2017
Август 2017 Сентябрь 2017 Октябрь 2017 Ноябрь 2017 Декабрь 2017 Январь 2018 Февраль 2018 Март 2018 Апрель 2018 Май 2018 Июнь 2018 Июль 2018 Август 2018 Сентябрь 2018 Октябрь 2018 Ноябрь 2018 Декабрь 2018 Январь 2019
Февраль 2019
Март 2019 Апрель 2019 Май 2019 Июнь 2019 Июль 2019 Август 2019 Сентябрь 2019 Октябрь 2019 Ноябрь 2019 Декабрь 2019 Январь 2020 Февраль 2020 Март 2020 Апрель 2020 Май 2020 Июнь 2020 Июль 2020 Август 2020 Сентябрь 2020 Октябрь 2020 Ноябрь 2020 Декабрь 2020 Январь 2021 Февраль 2021 Март 2021 Апрель 2021 Май 2021 Июнь 2021 Июль 2021 Август 2021 Сентябрь 2021 Октябрь 2021 Ноябрь 2021 Декабрь 2021 Январь 2022 Февраль 2022 Март 2022 Апрель 2022 Май 2022 Июнь 2022 Июль 2022 Август 2022 Сентябрь 2022 Октябрь 2022 Ноябрь 2022 Декабрь 2022 Январь 2023 Февраль 2023 Март 2023 Апрель 2023 Май 2023 Июнь 2023 Июль 2023 Август 2023 Сентябрь 2023 Октябрь 2023 Ноябрь 2023 Декабрь 2023 Январь 2024 Февраль 2024 Март 2024 Апрель 2024 Май 2024 Июнь 2024 Июль 2024 Август 2024 Сентябрь 2024 Октябрь 2024 Ноябрь 2024 Декабрь 2024 Январь 2025 Февраль 2025 Март 2025 Апрель 2025 Май 2025 Июнь 2025 Июль 2025 Август 2025 Сентябрь 2025 Октябрь 2025 Ноябрь 2025 Декабрь 2025 Январь 2026 Февраль 2026 Март 2026 Апрель 2026
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Жизнь |

Нейросеть против кариеса: новая разработка ЮФУ

По данным Всемирной организации здравоохранения, значительная часть населения живёт с нелеченым кариесом, а реальные цифры могут быть выше официальных. Осознание этого привело к простой, но важной мысли: человеку нужен инструмент, который позволит вовремя понять, что пора идти к врачу. В исследовательском датасете, использованном в проекте, на 1781 пациента приходилось более пяти тысяч поражённых зубов, а у отдельных людей — до девяти кариозных поражений. Экономический аспект делает ситуацию ещё более острой. Базовое лечение одного зуба может стоить тысячи рублей, а при осложнениях — десятки тысяч. В совокупности это превращается в серьёзную нагрузку для пациента, особенно если проблема запущена. При этом многие люди откладывают визит к стоматологу, пока не появится повод.

«Это официальная статистика, которая, скорее всего, недооценивает реальную картину, потому что далеко не каждый человек регулярно ходит к стоматологу. В итоге пришел к осознанию, что можно сделать инструмент, который позволит человеку самостоятельно, не отпрашиваясь с работы, получить первичный сигнал о том, что пора к врачу. Так и родился этот проект - из желания повысить культуру профилактики и сделать первый шаг к стоматологу более простым и доступным», — рассказывает автор проекта, ведущий научный сотрудник ЮФУ Денис Кривогуз.

Разрабатываемая в ЮФУ система призвана стать простой, доступной и не требующей дополнительных усилий. Пользователь открывает приложение, направляет камеру смартфона на полость рта, и нейросеть за доли секунды анализирует изображение, выделяя подозрительные зоны. На экране появляются рамки с указанием уровня уверенности алгоритма.

Принципиально важно, что технология не претендует на замену врача. Она лишь дополняет классическую диагностику.

«Представьте тонометр: он показывает давление, но не ставит диагноз «гипертония». Наша система работает по той же логике. Обнаружила подозрительную зону — это повод записаться к стоматологу, а не основание для самолечения. Если система ничего не нашла, это тоже не гарантия абсолютного здоровья: алгоритм не видит того, что скрыто под эмалью и дёснами, и не заменяет рентгенографию», — комментирует Денис Кривогуз.

В основе проекта лежит архитектура YOLOv8 — одна из наиболее эффективных моделей для детекции объектов в режиме реального времени, поэтому она естественным образом подходит для задачи анализа видеопотока с камеры смартфона. Выбор был сделан после сравнения с другими подходами, включая SSDLite и Faster R-CNN. В результате удалось достичь высокой точности при скорости обработки, достаточной для работы на мобильных устройствах.

«Версия YOLOv8n (около 3 миллионов параметров) показала mAP50 = 0.914 и mAP50 95 = 0.717 при скорости обработки примерно 40 мс на кадр, а YOLOv8s - mAP50 = 0.9 при частоте около 22.6 кадров в секунду. Для задач стоматологической диагностики на клинических фотографиях близкие архитектуры уже демонстрируют сопоставимые результаты в научных исследованиях, в том числе на уровне публикаций в ведущих журналах по стоматологии и медицинскому ИИ. Поэтому выбор в пользу YOLOв8 — это сочетание практического опыта и существующей научной базы», — подчеркивает Денис.

Стоит отметить, что для обучения модели использовался публичный датасет стоматологических снимков, который предоставили стоматологи из Пакистана.

«Для каждого снимка стоматологи вручную отметили области кариозных поражений, что позволило использовать эти данные в качестве «золотого стандарта» при обучении нейросети. Без такой качественной разметки модель просто не смогла бы научиться отличать здоровые участки от патологических», — рассказывает Денис Кривогуз.

Первые результаты показали, что система может быть полезной. Во время одного из тестов система обнаружила подозрительную область у человека без жалоб. Позже стоматолог подтвердил наличие проблемы.

«Когда же алгоритм помог обнаружить проблему до появления симптомов, стало ясно, что даже в виде прототипа он уже может приносить практическую пользу», — делится Денис Кривогуз.

Однако путь от лаборатории к реальной жизни оказался непростым. Одной из главных сложностей стал разрыв между качественными клиническими изображениями и снимками, сделанными на обычный смартфон. Обучение и тестирование проводятся на профессиональных стоматологических снимках с контролируемым освещением, правильным углом и качественной оптикой. Реальный пользователь — это человек с обычным смартфоном, неровным освещением, ограниченным временем и не всегда идеальной техникой съёмки.

«При первом тесте мы наблюдали ложные срабатывания за пределами полости рта из-за артефактов освещения и бликов. С точки зрения алгоритма это «аномалии» на изображении, которые он поначалу ошибочно относит к патологии», — комментирует Денис Кривогуз.

Вторая сложность связана с этикой. Даже для неинвазивных тестов необходимо получать информированное согласие участников. Тем не менее команда строго придерживается стандартов медицинской этики, включая добровольность участия и право отказаться от эксперимента в любой момент.

Сегодня проект находится на стадии исследовательского прототипа, но уже демонстрирует потенциал для практического применения. В ближайших планах — создание полноценного мобильного приложения, которое позволит использовать технологию без специальных знаний обычному человеку. Параллельно команда готовит научную публикацию для международного журнала, чтобы пройти независимую экспертизу и подтвердить результаты на глобальном уровне. Такой подход отражает стратегию ЮФУ — создавать решения, которые выходят за рамки лабораторий и находят применение в реальной жизни.

«В этом смысле проект хорошо отражает подход, которого мы придерживаемся в Южном федеральном университете: делать не абстрактную науку «в стол», а решения, которые можно донести до конкретного человека - через смартфон, понятный интерфейс и простые сценарии применения. Для нас важно, чтобы результаты исследований выходили за пределы научных статей и работали в реальной жизни — будь то агросектор, климатические риски или, как в данном случае, здоровье и профилактика кариеса и делали жизнь людей лучше», — обращает внимание Денис Кривогуз.

И хотя искусственный интеллект не заменит стоматолога, он может сделать важное — вовремя подсказать, что пора обратить внимание на своё здоровье.

По материалам Центра общественных коммуникаций ЮФУ.



Rss.plus

Читайте также

VIP |

Фестиваль «Дорога на Ялту–2026»: от конкурсных прослушиваний до грандиозного финала в Кремле

VIP |

«Объединить два разных мира»: песня Юрия Шатунова возглавила мировой чарт Shazam благодаря Канье Уэсту

VIP |

Арсений Попов рассказал о съёмках тревел-шоу «Чем заняться в выходные?»

Новости Крыма на Sevpoisk.ru

Реальные статьи от реальных "живых" источников информации 24 часа в сутки с мгновенной публикацией сейчас — только на Лайф24.про и Ньюс-Лайф.про.



Разместить свою новость локально в любом городе по любой тематике (и даже, на любом языке мира) можно ежесекундно с мгновенной публикацией и самостоятельно — здесь.