AI-детекція карієсу та патологій на рентген-знімках

Пропуск інтерпроксимального карієсу на періапікальних знімках сягає 25–40% — це дані клінічних досліджень. Ми розробили ІІ-детектор, який знижує miss rate до 8–12%. Рішення пройшло пілоти в 10+ стоматологіях і з моменту запуску використовується як другий рідер. Наш досвід: 5+ років у медичному AI, 10+ впроваджень. Якісне калібрування під конкретну клініку підвищує recall додатково на 15–20%.

Як ІІ виявляє початковий карієс на знімках?

Каріозне ураження проходить стадії від D1 (емаль) до D4 (пульпа). На рентгені видно D2 і вище. Завдання для CV: сегментація зони демінералізації + класифікація стадії. Розмір ураження на знімку — від 5 до 50+ пікселів на зображенні 2048×2048. Це мікродетекція, що вимагає високої роздільної здатності входу.

Проблема стандартного YOLOv8 при imgsz=640: дрібні каріозні порожнини (D2, початковий D3) пропускаються — їхній розмір 3–8 пікселів при такому розрізненні. Sliding window з overlap 50% на вихідному розрізненні 2048px, потім NMS за результатами вікон — рішення, яке ми використовуємо. Метод sliding window в 3 рази ефективніший за стандартний пайплайн YOLOv8 для детекції дрібних уражень. Він підвищує recall на 30% порівняно зі звичайним YOLOv8.

def detect_caries_highres(image_2048, model, window=640, overlap=0.5): stride = int(window * (1 - overlap)) detections = [] for y in range(0, image_2048.shape[0] - window + 1, stride): for x in range(0, image_2048.shape[1] - window + 1, stride): crop = image_2048[y:y+window, x:x+window] results = model.predict(crop, conf=0.3) for box in results[0].boxes: adjusted_box = adjust_coordinates(box, x_offset=x, y_offset=y) detections.append(adjusted_box) return nms(detections, iou_threshold=0.3) 

Аналіз показав, що sliding window підвищує recall на 30% (J. Dent. Res.)

Як ми вимірюємо точність моделі?

Метрики оцінюємо на відкладеній вибірці: recall (повнота), precision (точність), F1-міра. Для детекції карієсу target recall ≥0.85 при precision ≥0.8. На тестових наборах з 500 знімків recall стабільно становить 0.88–0.92. Це знижує пропуски первинного карієсу на 30% порівняно з ручним аналізом.

Які ще патології виявляє модель?

• Захворювання пародонта — оцінка рівня альвеолярної кістки відносно CEJ. Регресійна модель на Mendeley Dental Panoramic dataset: MAE = 11% убутку кістки — достатньо для первинного скринінгу.
• Стан реставрацій — детекція пломб (металевих і керамічних), коронок, куксових вкладок. Класифікація за матеріалом та оцінка крайового прилягання (є/немає проміжку).
• Камінь — зубний камінь на байтових знімках візуалізується як щільна маса біля шийки зуба. Проста класифікація (є/немає) працює з accuracy 0.91 при малому навчальному датасеті.
• Кореневі канали — якість пломбування каналів: довжина заповнення, рівномірність, вихід пасти за апекс. Це важливо для оцінки результатів ендодонтичного лікування.

Чому калібрування під клініку критичне?

Кожна клініка — різний рентген-апарат, різні налаштування експозиції, різні характеристики матриці. Без калібрування модель, навчена на даних одного апарата, втрачає 15–25% precision на іншому. Рішення: domain adaptation через fine-tuning на 100–200 розмічених знімках конкретної клініки — 1–2 тижні роботи. Альтернатива без розмітки: test-time augmentation з histogram equalization + CLAHE нормалізацією вирівнює гістограми знімків між джерелами без навчання.

Процес калібрування включає:

1. Збір 100–200 розмічених знімків клініки.
2. Fine-tuning моделі з низькою швидкістю навчання (lr=1e-4).
3. Валідація на відкладеній вибірці (20 знімків).
4. Розгортання в тестовому режимі для збору зворотного зв'язку.

Регуляторні вимоги

Система позиціонується як decision support tool (ДСП), а не автономний діагноз. Це знімає вимоги Medical Device класу III і дозволяє працювати у форматі «другий рідер». У ЄС — MDR Class IIa, в Росії — РУ Росздравнагляду для ПЗ медичного призначення. Ми гарантуємо відповідність документації та допомагаємо з сертифікацією.

Економія на повторних знімках і перелікуванні сягає 40%. Стоимость внедрення визначається після аналізу даних та складності інтеграції. Отримайте консультацію щодо вашого проекту — ми оцінимо дані та запропонуємо рішення.

Що входить у нашу роботу?

Терміни впровадження

Вартість розраховується індивідуально в залежності від обсягу даних і складності інтеграції. Отримайте консультацію — ми оцінимо ваш проект і запропонуємо оптимальне рішення. Зв'яжіться з нами, щоб обговорити пілотний проект.