ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ

Повышение точности стоматологической диагностики по рентгенограммам на основе нейросетевой программной системы

М. Д. Бородин, М. Л. Рысин

Российский технологический университет (МИРЭА), Москва, Россия

Аннотация: В статье представлены важные аспекты проектирования и результаты оценки эффективности интеллектуальной системы поддержки принятия решений для диагностики в стоматологической практике. Предложена модифицированная архитектура U-Net с целевой функцией, оптимизированной для обнаружения различных патологий на рентгеновских снимках зубов. Разработанная математическая модель для нейросети включает компоненты чувствительности, специфичности, F-меры, бинарной кросс-энтропии и калибровки вероятностей с адаптивными весовыми коэффициентами. Система интегрирует блоки внимания, глубокий надзор и пространственный dropout, обеспечивая эффективную диагностику как распространенных, так и редких стоматологических патологий. Экспериментальная оценка показывает превосходство разработанной системы над существующими российскими аналогами по ключевым метрикам. Реализованная архитектура и методы значительно повышают надежность предсказаний и, как следствие, достоверность результатов автоматизированной диагностики.

Ключевые слова: интеллектуальная система поддержки принятия решений, стоматологическая диагностика, U-Net, нейронные сети, редкие патологии, калибровка вероятностей, рентгенографическая диагностика, автоматизированная диагностика, машинное обучение.

DOI: 10.14357/20718632250303

Реферативные базы данных:

•