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  • ·Fachbeitrag ·CME-Beitrag

    Maschinelles Lernen in der dentalen Radiographie

    | Das maschinelle Lernen (ML) ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz (KI) und das „Deep Learning“ eine besondere Form des ML. Die Forschung in den Bereichen der dentalen, oralen und kraniofazialen Bildgebung mit Deep-Learning-Methoden hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Ein Review aus China stellt die jüngsten Fortschritte und Anwendungen des ML in der dentalen Radiographie vor. [1] |

    Computer „erkennen“ Bilder mittels Deep Learning

    Bei der Bildverarbeitung mittels KI werden häufig konvolutionale neuronale Netze (CNNs) eingesetzt. Sie bestehen aus künstlichen Neuronen, die wie ihre biologischen Vorbilder Inputs erhalten und Outputs weiterleiten. Die Neuronen werden dabei in Schichten oder Verarbeitungseinheiten ‒ sog. Layer ‒ eingeteilt. Viele hundert Layer zusammen werden Deep Neural Networks genannt. Sie werden mit kategorisierten Bilddatensätzen trainiert, anhand derer die Maschine „richtig“ und „falsch“ einordnen kann (Deep Learning). Der Prozess der medizinischen Bildverarbeitung besteht aus den folgenden vier Schritten:

     

    • Schritt 1: Bildaufnahme. Die Bildaufnahme erfolgt mit medizinischen Bildgebungsgeräten wie Röntgen, DVT und Magnetresonanztomographie (MRT).