Дорогие читатели, Нашему шестнадцатилетнему, волонтёрскому и некоммерческому проекту для создания новой, современной версии N-N-N.ru, очень нужно посоветоваться касательно платформы нашего сайта – SYMFONY & DRUPAL 8. Платформа не простая, но обещаем – мы не займём много времени, просто нужна консультационная поддержка квалифицированного разраба. Если вы можете помочь, то связаться с нами можно на страницах Facebook.com здесь и здесь.

Нейросети в производстве зубных протезов

Замена зуба на имплант или установка коронки — болезненная и дорогая процедура. Одна из самых сложных частей в восстановлении — дизайн протеза в CAD-системе, которым занимаются зубные техники. Каждая коронка проектируется индивидуально под пациента и его челюсть за 8–10 минут. При этом у каждого техника своё субъективное видение, что такое хорошая зубная коронка, а оценка качества одной и той же коронки у разных специалистов одного уровня может варьироваться от «хорошо» до «можно и лучше».

Поэтому неудивительно, что в стоматологии задались целью убрать человеческий фактор и добавить автоматизацию. Сделать это можно с помощью нейросетей. Они сейчас продвинулись настолько, что могут распознавать объекты, находить преступников в толпе, рисовать картины по наброску, и заменять лица актеров в фильмах, например, Ди Каприо на Бурунова в фильме «Великий Гэтсби». С зубами они также помогают справиться, а как это получилось, расскажет Станислав Шушкевич.

Станислав Шушкевич — работает в компании Adalisk Service. Это подрядчик крупнейшего в США производителя зубных протезов. В задачи подрядчика входит автоматизация производства коронок, мостов, имплантов. Станислав обучает глубокие нейронные сети. На Saint HighLoad++ 2019 Станислав выступил с докладом, в котором подробно и доступно рассказал как в компании применяют глубокое обучение для автоматизации классификации входных данных, генерации дизайна и автоматизации моделирования коронок.

Эта статья основана на расшифровке его доклада, из нее вы узнаете, как применять глубокое обучение и генерацию дизайна в производстве зубных протезов, как стабилизировать качество, автоматизировать различные этапы производства с помощью нейронных сетей, постепенно уменьшить человеческий фактор и сократить в несколько раз среднее время, которое тратит зубной техник на коронки и импланты.

Примечание. Группа, в которой работает Станислав, сотрудничает с институтом Беркли (США). Они совместно работали над разработкой глубоких нейронных сетей для автоматизации проектирования зубных имплантов. По результатам этой работы исследователи опубликовали научную статью, но доклад интереснее.



Расшифровка доклада
Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (1 vote)
Источник(и):

Хабр