DENTAL GÖRÜNTÜLEME İÇİN YAPAY ZEKA DÖNEMİ

CranioCatch makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarıyla geliştirilmiş yapay zekâ teknolojisinin gücüyle 2 ve 3 boyutlu dental radyografilerde otomatik tanı ve tedavi planlama potansiyelini açığa çıkarıyor…

CranioCatch ve KEYPS’den Diş Hekimliği Eğitiminde İş Birliği

CranioCatch; KEYPS (Kurumsal Eğitim Yönetimi ve Planlama Sistemi) ile diş hekimliği eğitimine katkı sunmak için anlaştı. KEYPS’e entegre edilecek CranioCatch eğitim modülü ile, dünyada öncü olarak, diş hekimliği eğitiminde yapay zeka destekli bir sistem kullanıma sunulmuş olacak.

Program Özellikleri

2D-RADYOLOJİK RAPOR
3D SEGMENTASYON VE MODEL OLUŞTURMA
3D-RADYOLOJİK RAPOR
SEFALOMETRİK ANALİZ
2D VE 3D BULUT DEPOLAMA HİZMETİ
2D ve 3D GÖRÜNTÜLEYİCİ
RADYOLOJİ EĞİTİM MODÜLÜ
RADYOLOJİK GÖRÜNTÜ ETİKETLEME MODÜLÜ
2D-RADYOLOJİK RAPOR
Yapay Zeka, diş hekimliğinin tüm alanlarında klinik problemlerin çözümü için kullanılabilir. CranioCatch, 2D radyografilerden otomatik rapor oluşturma özelliği sayesinde diş hekimlerinin doğru tanı koymalarına yardımcı olabilmektedir. CranioCatch’in diş hekimlerine yardımcı olabileceği alanlar:
Ortodonti alanında;
• Malpoze kanin ve küçük azı dişlerinin tespiti
• Lateral sefalometrik radyografilerin değerlendirilmesi
Endodontide;
• Periapikal lezyonların tespiti
Periodontoloji’de;
• Alveolar kemik kaybının tespiti
Ağız, Diş ve Çene Cerrahisi’nde;
• 3. molar diş ve anatomik yapıların tespiti için klinik karar destek sistemi
Dentomaksillofasiyal Radyolojide,
• Dişlerin tespiti ve numaralandırılması
• Çürük tespiti için geleneksel 2D Görüntülerin (Periapikal-BiteWing-Panoramik Radyografiler) Yorumlanması
3D SEGMENTASYON VE MODEL OLUŞTURMA
CranioCatch, segmentasyon aracılığıyla 2D ve 3D görüntülerden radyolojik parametreleri standardize eder. Otomatik eşikleme yoluyla segmentasyon yapar. 3D baskı için verileri stl formatında dışa aktarmaya izin verir. Ortognatik cerrahi, şablon kılavuzlu ortodontik, endodontik uygulamalar gibi dental prosedürler, şablonların tasarlanmasını gerektirir. CranioCatch, hastaya özel şablonların otomatik olarak tasarlanması için, klinisyenlerin yapay zeka tabanlı bir algoritma geliştirmelerine yardımcı olur.
3D-RADYOLOJİK RAPOR
• CBCT görüntülerinde dişlerin tespit edilmesi ve numaralandırılması
• Alveolar kemik defekti ve çürük tespiti için CBCT görüntülerinin yorumlanması
• 3. molar diş ve anatomik yapıların tespiti için klinik karar destek sistemi
• Dental implant planlaması için klinik karar destek sistemi
• Temporomandibular Eklemde meydana gelen kemik değişikliklerinin değerlendirilmesi
• CBCT görüntülerinden elde edilen lateral sefalometrik görüntülerin değerlendirilmesi
SEFALOMETRİK ANALİZ
Craniocatch, 2D sefalometrik görüntüler için otomatik raporlar oluşturur, klinisyenlere yapay zeka algoritmalarını kullanarak tanı ve tedavilerde yardımcı olur. Dişleri analiz edip, segmentlere ayırmanın yanı sıra, klinisyenlerin tedavi planlarına yardımcı olmalarına olanak tanıyan doğru ve eksiksiz sefalometrik ölçümler gerçekleştirir.
2D VE 3D BULUT DEPOLAMA HİZMETİ
CranioCatch, 2D ve 3D (panoramik radyografi, ağız içi radyografiler ve CBCT) DICOM dosyalarını bir sinir ağı ile işleyerek ana anatomik bölgeleri (çeneler, dişler, periapikal aralık) bulur ve segmente eder. İlgilenilen bölgede hızlı bir şekilde tanı koyulmasına, dişlerin ve çenelerin genel durumunun değerlendirilmesine ve tedaviye klinik destek verilmesine yardımcı olur. Diğer PACS sistemleriyle entegrasyona izin verir. Ayrıca diş hekimlerinin radyolojik görüntülerini, raporlarını saklamaları ve aktarmaları için kolay bir araçtır.
2D ve 3D GÖRÜNTÜLEYİCİ
CranioCatch minimum GUI ile DICOM, JPEG, BMP, PNG, WEBP, TGA, GIF ve TIFF görüntüleri için yalın, hızlı ve son derece yapılandırılabilir bir görüntüleyici / düzenleyici olarak kullanılabilecek bir sunucudur. Temel görüntü işleme sağlaması ve netlik, renk dengesi, döndürme, perspektif, kontrast ve az / fazla pozlama gibi tipik parametrelerin ayarlanmasına izin verir.
RADYOLOJİ EĞİTİM MODÜLÜ
CranioCatch, dental alandaki eğitimcilerin (öğretim görevlileri / eğitmenler) yapay zeka kullanarak 2 ve 3 boyutlu radyografik modalitelerle dentomaksillofasiyal radyoloji anatomisini ve patolojisini öğretmelerine yardımcı olur. Öğretim kurumları (üniversiteler gibi), diş hekimliği öğrencileri için radyolojiye derinlemesine genel bakış sağlayabilen gerçek zamanlı dental radyografileri öğretmek için bu platformu kullanabilir. CranioCatch ile öğrenciler farklı görüntüleme modalitelerini anlayabilir, ortak patolojiyi tanıma dahil olmak üzere görüntülemenin yorumlanmasına sistematik bir yaklaşım geliştirebilir ve anatomi bilgisini radyolojik görüntülere uygulayabilir.
RADYOLOJİK GÖRÜNTÜ ETİKETLEME MODÜLÜ
Dental röntgen görüntülerinin otomatik olarak sınıflandırılması talebi her zamankinden daha fazla artmaktadır. Sınıf içi değişkenlik oranı ve sınıflar arası benzerliklerin yüksek olduğu bu veri tabanı sınıfları için yüksek doğruluk oranı elde etmek için daha çok araştırma yapılmalıdır. CranioCatch, araştırmacıların akademik amaçları için kullanabilecekleri bir radyoloji etiketleme modülü meydana getirmiştir. Çalışmalarınızda etiketleme modülümüzü kullanmak için bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.
Nasıl Kullanılır?
01.
Üye Ol
CranioCatch'e demo kapsamında ücretsiz kaydolun. Uygulamalara kısıtlı bir süreliğine erişim sağlayın.
02.
Veri Yükle
Analiz edilecek görüntüleri bilgisayarınızdan seçip sisteme yükleyin.
03.
Yapay Zeka Analizini Başlat
Hiçbir teknik bilgiye ihtiyacınız yok. Tek tuşla yapay zeka analizini başlatın ve saniyeler içinde sonuçları görüntüleyin.
Akademik Çalışmalar
Basında Biz
Demo Talebi
Demo talebinde bulunmak için lütfen aşağıda bulunan formu doldurunuz.


Destekleyenler
Bize Ulaşın
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi ETGB Osmangazi Teknoparkı No:305