I dentisti per pianificare un’operazione di impianto dentale, la dimensione e la posizione, devono conosce il punto esatto del canale mandibolare, un canale situato su entrambi i lati della mascella inferiore che contiene il nervo alveolare.
La mascella inferiore è una struttura anatomicamente complessa, gli esperti medici utilizzano dispositivi a raggi X e la tomografia computerizzata (CT) per rilevare e diagnosticare tali strutture. I dentisti e radiologi in genere definiscono manualmente la posizione dei canali mandibolari dalle radiografie o dalle scansioni TC, un lavoro laborioso e che richiede tempo. Ecco perché un modo automatizzato potrebbe rendere molto più semplice il loro lavoro e il posizionamento degli impianti dentali.
Il team di ricercatori del Centro finlandese per l’intelligenza artificiale FCAI, l’ospedale universitario di Tampere, Planmeca e l’Istituto Alan Turing, ha lavorato per trovare una soluzione a questo problema, hanno sviluppato un nuovo modello che mostra in modo accurato e automatico la posizione esatta dei canali mandibolari.
Il modello si basa sulla formazione e sull’utilizzo di reti neurali profonde. I ricercatori hanno addestrato il modello utilizzando un set di dati ottenuti con la TAC Cone Beam 3D CT (CBCT), una moderna metodologia diagnostica che consente di riprodurre sezioni (tomografia) e/o di generare un’immagine tridimensionale del cranio (o di alcune sue aree) per mezzo di radiazioni acquisite da un sensore digitale ed elaborate da un computer.
Il modello si basa su un’architettura completamente convoluzionale, lo rende il più veloce ed efficiente possibile nei dati e sulla base dei risultati della ricerca. È un tipo di modello di apprendimento profondo che può localizzare i canali mandibolari in modo molto accurato, supera i modelli di forma statistica, che finora sono stati il metodo migliore e automatizzato per localizzare i canali mandibolari.
Joel Jaskari, primo autore del documento di ricerca pubblicato nella rivista Scientific Reports, ha detto:
«In casi semplici – quando il paziente non ha condizioni particolari, come l’osteoporosi – il modello è accurato come uno specialista umano. La maggior parte dei pazienti che visitano un dentista rientrano in questa categoria, mentre in casi più complessi, potrebbe essere necessario modificare la stima, quindi non parliamo ancora di un sistema completamente autonomo».
Kimmo Kaski scienziato computazionale presso l‘Università di Aalto, Helsinki, ha detto:
“L’uso dell’intelligenza artificiale ha un altro chiaro vantaggio, vale a dire che la macchina ogni volta esegue il lavoro in modo altrettanto rapido e preciso. L’obiettivo di questo lavoro di ricerca non è tuttavia quello di sostituire i radiologi, ma di rendere il loro lavoro più veloce ed efficiente in modo da avere il tempo di concentrarsi sui casi più complessi”.