Возможности использования искусственного интеллекта в стоматологии
Научно-практический журнал Институт Стоматологии №3(84), сентябрь 2019
стр. 12-17
Стоимость:
Бесплатно
(в формате 
PDF)
PDF)Аннотация
В статье дана оценка актуальности и проанализированы основные предпосылки для внедрения в стоматологическую практику идей искусственного интеллекта. Основное внимание в этом плане уделено анализу автоматического распознавания образов для решения проблемы автоматизации в рентгеновской диагностике на базе современных достижений в области искусственных нейронных сетей.
Аннотация (англ)
The article assesses the relevance and analyzes the main prerequisites for introducing the ideas of artificial intelligence into dental practice. The main attention in this regard is paid to the analysis of automatic pattern recognition to solve the problem of automation in x-ray diagnostics based on modern advances in the field of artificial neural networks
Ключевые Слова
диагностика, искусственный интеллект в стоматологии, распознавание изображений, онтология, интероперабельность, анализ признаков, нейронные сети.
Ключевые Слова (англ)
diagnostics, artificial intelligence in dentistry, image recognition, ontology, interoperability, feature analysis, neural networks.
Список литературы
1. Ассистенту стоматолога: учебник / Под ред. Р.А.Фадеева, Г.Г.Ивановой, Т.Ш.Мчедлидзе. - СПб.: ООО “МЕДИ издательство”; ООО “Эко-Вектор”, 2017. - 512 с.
2. Большой толковый словарь русского языка / Автор и руководитель проекта, гл. ред. д.ф.н. С.А.Кузнецов. - СПб.: “НОРИНТ”, 2006. - 1535 с.
3. Большой энциклопедический словарь / Второе издание, переработанное и дополненное, с иллюстрациями. - Гл. редактор академик А.М.Прохоров. - 2002. - 1600 с.
4. Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк. Машинное обучение. - СПб.: Питер, 2017. - 336 с.: ил. - (Серия “Библиотека программиста”).
5. Будущее уже наступило: как искусственный интеллект применяется в медицине: Обзор генерального директора сервиса Doc+ Руслана Зайдуллина. [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: http://vc.ru/future/32237-budushchee-uzhe-nastupilo-kak-iskusstvennyy-intellekt-primenyaetsya-v-medicine / Дата обращения 14.09. 2018.
6. Введение в глубинное обучение. [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://proglib.io/p/intro-to-deep-learning/ Дата обращения 24.09.2018.
7. Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А.Фурман, А.В.Кревецкий, А.К.Передреев, А.А.Роженцов, Р.Г.Хафизов, И.Л.Егошина, А.Н.Леухин / Под ред. Я.А.Фурмана - 2-е изд., исправ. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 592 с.: ил.
8. Гнолес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / Изд. 3-е, исправленное и дополненное. - Москва: Техносфера, 2012. - 1104 с.: ил.
9. Голицына О.Л., Максимов Н.В., Окропишина О.В., Строгонов В.И. Онтологический подход к идентификации информации в задачах документального поиска // Научно-техническая информация: серия 2. Информационные процессы и системы. - 2012. - № 5. - С. 1-15.
10. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. - М.: “Советское радио”, 1972. - 208 с.: ил.
11. Золотарев В.М., Иванова Г.Г., Касумова М.К., Мчедлидзе Т.Ш., Тихонов Э.П., Чибисова М.А. Системный анализ твердых тканей зубов на основе оптического, рентгеновского и электрического зондирующих сигналов (Часть I) ) // Институт Стоматологии. - 2006. - № 2 (31). - С. 74 -76.
12. Иванова Г.Г., Касумова М.К., Тихонов Э.П. Информационные технологии при идентификации структуры твёрдых тканей зубов в системном представлении: методы и результаты // Изв. СПбГЭТУ “ЛЭТИ”. - 2019. - № 2. - С. 48-59.
13. Иванова Г.Г., Касумова М.К., Тихонов Э.П. Цифровые измерения и компьютерная визуализация структуры дентина посредством электрометрии // Институт Стоматологии. - 2018. - № 2 (79). - С. 112-116.
14. Касумова М.К. Методы, алгоритмы и системы классификации и опознавания полисегментарных биомедицинских изображений на базе нейросетевого классификатора: автореф. дис. … канд. тех. наук. - С-Петербург, 2000. - 16 с.
15. Касумова М.К., Тихонов Э.П. Развитие и специфика информационных технологий, особенности применения в стоматологии // Институт Стоматологии. - 2018. - № 3 (8). - С. 22-27.
16. Леонтьев В.К. Эмаль зубов как биокибернетическая система. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2016. - 72 с.: ил.
17. Нейросетевые системы управления / В.А.Терехов, Д.В.Ефимов, И.Ю.Тюкин, В.Н.Антонов. - СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 1999. - 265 с.: ил.
18. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. - СПб.: Питер, 2018. - 480 с.: ил.
19. Овчинников В.В. Дорога в мир искусственного интеллекта. - Москва: Институт экономических стратегий РУБИН, 2017. - 533 с.: ил.
20. Ограничения глубинного обучения и будущее / Habr. [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://habr.com/post/335026/ Дата обращения 24.09.2018.
21. Паттерсон Дж., Гибсон А. Глубокое обучение с точки зрения практика / пер. с англ. А.А.Слинкина. - М.: ДМК Пресс, 2018. - 418 с., ил.
22. Программы для клиник и медицинских центров [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: http://www. livemedical.ru/tools/clinic/ Дата обращения 14.09.2018.
23. Стандарты использования конусно-лучевой компьютерной томографии в различных разделах амбулаторной стоматологической практики, в челюстно-лицевой хирургии и оториноларингологии / Под редакцией проф. М.А.Чибисовой. - СПб.: ООО “МЕДИ издательство”, 2014. - 360 с.
24. Топ 10: Программы для стоматологии. [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: http://www. livemedical.ru/tools/dental/ Дата обращения 14.09.2018.
25. Узден Д.З. О новом подходе к теории распознавания образов (состояний). Новые методы математической диагностики. - М.: МАКС Пресс, 2012. - 232 с.: ил.
26. Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации. - М.: Наука. Физматлит, 1995. - 336 с.: ил.
27. Шолле Франсуа. Глубокое обучение на Python. - СПб.: Питер, 2018. - 400 с.: ил. - (Серия “Библиотека программиста”).
28. 8 крутых русских стартапов в области искусственного интеллекта Fa-cebook [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://rb.ru/longread/russian-ai-startups/ Дата обращения 4.09.2018.
29. Eugenio Culurciello Архитектуры нейросетей [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/430524/.
30. Orthophos XG 3D galileos galaxis sirona томограф [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: http://dent.assolkansk.ru/index.php/diagnosticheskaya-baza-kliniki/40-orthophos-xg-3d-galileos-galaxis-sirona-tomograf / Дата обращения 14.09.2018.
31. Tuzoff D.V., Tuzova L.N., Kharchenko M.A. Report on tooth detection and numbering in panoramic radiographs using CNNs, 1st Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2018). - Amsterdam, The Netherlands.
32. Young-jun Yu Department of Computer Science Yonsei University aaorkr@gmail.com. Machine Learning for Dental Image Analysis (Статья · ноябрь, 2016 ) [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://www.researchgate.net/publication/311222543_Machine_Learning_for_Dental_Image_Analysis / Дата обращения 04.06.2019.
REFERЕNCES:
1. Assistentu stomatologa: uchebnik / Pod red. R.A.Fadeeva, G.G.Ivanovoj, T.SH.Mchedlidze. - SPb.: OOO “MEDI izdatel’stvo”; OOO “Eko-Vektor”, 2017. - 512 s.
2. Bol’shoj tolkovyj slovar’ russkogo yazyka / Avtor i rukovoditel’ proekta, gl. red. d.f.n. S.A.Kuznecov. - SPb.: “NORINT”, 2006. - 1535 s.
3. Bol’shoj enciklopedicheskij slovar’ / Vtoroe izdanie, pererabotannoe i dopolnennoe, s illyustraciyami. - Gl. redaktor akademik A.M.Prohorov. - 2002. - 1600 s.
4. Brink Henrik, Richards Dzhozef, Feverolf Mark. Mashinnoe obuchenie. - SPb.: Piter, 2017. - 336 s.: il. - (Seriya “Biblioteka programmista”).
5. Budushchee uzhe nastupilo: kak iskusstvennyj intellekt primenyaetsya v medicine: Obzor general’nogo direktora servisa Doc+ Ruslana Zajdullina. [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: http://vc.ru/future/32237-budushchee-uzhe-nastupilo-kak-iskusstvennyy-intellekt-primenyaetsya-v-medicine / Data obrashcheniya 14.09. 2018.
6. Vvedenie v glubinnoe obuchenie. [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://proglib.io/p/intro-to-deep-learning/ Data obrashcheniya 24.09.2018.
7. Vvedenie v konturnyj analiz; prilozheniya k obrabotke izobrazhenij i signalov / YA.A.Furman, A.V.Kreveckij, A.K.Peredreev, A.A.Rozhencov, R.G.Hafizov, I.L.Egoshina, A.N.Leuhin / Pod red. YA.A.Furmana - 2-e izd., isprav. - M.: FIZMATLIT, 2003. - 592 s.: il.
8. Gnoles R., Vuds R. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij / Izd. 3-e, ispravlennoe i dopolnennoe. - Moskva: Tekhnosfera, 2012. - 1104 s.: il.
9. Golicyna O.L., Maksimov N.V., Okropishina O.V., Strogonov V.I. Ontologicheskij podhod k identifikacii informacii v zadachah dokumental’nogo poiska // Nauchno-tekhnicheskaya informaciya: seriya 2. Informacionnye processy i sistemy. - 2012. - № 5. - S. 1-15.
10. Zagorujko N.G. Metody raspoznavaniya i ih primenenie. - M.: “Sovetskoe radio”, 1972. - 208 s.: il.
11. Zolotarev V.M., Ivanova G.G., Kasumova M.K., Mchedlidze T.SH., Tihonov E.P., CHibisova M.A. Sistemnyj analiz tverdyh tkanej zubov na osnove opticheskogo, rentgenovskogo i elektricheskogo zondiruyushchih signalov (CHast’ I) ) // Institut Stomatologii. - 2006. - № 2 (31). - S. 74 -76.
12. Ivanova G.G., Kasumova M.K., Tihonov E.P. Informacionnye tekhnologii pri identifikacii struktury tvyordyh tkanej zubov v sistemnom predstavlenii: metody i rezul’taty // Izv. SPbGETU “LETI”. - 2019. - № 2. - S. 48-59.
13. Ivanova G.G., Kasumova M.K., Tihonov E.P. Cifrovye izmereniya i komp’yuternaya vizualizaciya struktury dentina posredstvom elektrometrii // Institut Stomatologii. - 2018. - № 2 (79). - S. 112-116.
14. Kasumova M.K. Metody, algoritmy i sistemy klassifikacii i opoznavaniya polisegmentarnyh biomedicinskih izobrazhenij na baze nejrosetevogo klassifikatora: avtoref. dis. … kand. tekh. nauk. - S-Peterburg, 2000. - 16 s.
15. Kasumova M.K., Tihonov E.P. Razvitie i specifika informacionnyh tekhnologij, osobennosti primeneniya v stomatologii // Institut Stomatologii. - 2018. - № 3 (8). - S. 22-27.
16. Leont’ev V.K. Emal’ zubov kak biokiberneticheskaya sistema. - M.: GEOTAR-Media, 2016. - 72 s.: il.
17. Nejrosetevye sistemy upravleniya / V.A.Terekhov, D.V.Efimov, I.YU.Tyukin, V.N.Antonov. - SPb.: Izdatel’stvo S.-Peterburgskogo universiteta, 1999. - 265 s.: il.
18. Nikolenko S., Kadurin A., Arhangel’skaya E. Glubokoe obuchenie. - SPb.: Piter, 2018. - 480 s.: il.
19. Ovchinnikov V.V. Doroga v mir iskusstvennogo intellekta. - Moskva: Institut ekonomicheskih strategij RUBIN, 2017. - 533 s.: il.
20. Ogranicheniya glubinnogo obucheniya i budushchee / Habr. [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://habr.com/post/335026/ Data obrashcheniya 24.09.2018.
21. Patterson Dzh., Gibson A. Glubokoe obuchenie s tochki zreniya praktika / per. s angl. A.A.Slinkina. - M.: DMK Press, 2018. - 418 s., il.
22. Programmy dlya klinik i medicinskih centrov [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: http://www. livemedical.ru/tools/clinic/ Data obrashcheniya 14.09.2018.
23. Standarty ispol’zovaniya konusno-luchevoj komp’yuternoj tomografii v razlichnyh razdelah ambulatornoj stomatologicheskoj praktiki, v chelyustno-licevoj hirurgii i otorinolaringologii / Pod redakciej prof. M.A. CHibisovoj. - SPb.: OOO “MEDI izdatel’stvo”, 2014. - 360 s.
24. Top 10: Programmy dlya stomatologii. [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: http://www. livemedical.ru/tools/dental/ Data obrashcheniya 14.09.2018.
25. Uzden D.Z. O novom podhode k teorii raspoznavaniya obrazov (sostoyanij). Novye metody matematicheskoj diagnostiki. - M.: MAKS Press, 2012. - 232 s.: il.
26. Cypkin YA.Z. Informacionnaya teoriya identifikacii. - M.: Nauka. Fizmatlit, 1995. - 336 s.: il.
27. SHolle Fransua. Glubokoe obuchenie na Python. - SPb.: Piter, 2018. - 400 s.: il. - (Seriya “Biblioteka programmista”).
28. 8 krutyh russkih startapov v oblasti iskusstvennogo intellekta Fa-cebook [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://rb.ru/longread/russian-ai-startups/ Data obrashcheniya 4.09.2018.
29. Eugenio Culurciello Arhitektury nejrosetej [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/430524/.
30. Orthophos XG 3D galileos galaxis sirona tomograf [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: http://dent.assolkansk.ru/index.php/diagnosticheskaya-baza-kliniki/40-orthophos-xg-3d-galileos-galaxis-sirona-tomograf / Data obrashcheniya 14.09.2018.
31. Tuzoff D.V., Tuzova L.N., Kharchenko M.A. Report on tooth detection and numbering in panoramic radiographs using CNNs, 1st Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2018). - Amsterdam, The Netherlands.
32. Young-jun Yu Department of Computer Science Yonsei University aaorkr@gmail.com. Machine Learning for Dental Image Analysis (Stat’ya · noyabr’, 2016 ) [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://www.researchgate.net/publication/311222543_Machine_Learning_for_Dental_Image_Analysis / Data obrashcheniya 04.06.2019.
2. Большой толковый словарь русского языка / Автор и руководитель проекта, гл. ред. д.ф.н. С.А.Кузнецов. - СПб.: “НОРИНТ”, 2006. - 1535 с.
3. Большой энциклопедический словарь / Второе издание, переработанное и дополненное, с иллюстрациями. - Гл. редактор академик А.М.Прохоров. - 2002. - 1600 с.
4. Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк. Машинное обучение. - СПб.: Питер, 2017. - 336 с.: ил. - (Серия “Библиотека программиста”).
5. Будущее уже наступило: как искусственный интеллект применяется в медицине: Обзор генерального директора сервиса Doc+ Руслана Зайдуллина. [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: http://vc.ru/future/32237-budushchee-uzhe-nastupilo-kak-iskusstvennyy-intellekt-primenyaetsya-v-medicine / Дата обращения 14.09. 2018.
6. Введение в глубинное обучение. [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://proglib.io/p/intro-to-deep-learning/ Дата обращения 24.09.2018.
7. Введение в контурный анализ; приложения к обработке изображений и сигналов / Я.А.Фурман, А.В.Кревецкий, А.К.Передреев, А.А.Роженцов, Р.Г.Хафизов, И.Л.Егошина, А.Н.Леухин / Под ред. Я.А.Фурмана - 2-е изд., исправ. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 592 с.: ил.
8. Гнолес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений / Изд. 3-е, исправленное и дополненное. - Москва: Техносфера, 2012. - 1104 с.: ил.
9. Голицына О.Л., Максимов Н.В., Окропишина О.В., Строгонов В.И. Онтологический подход к идентификации информации в задачах документального поиска // Научно-техническая информация: серия 2. Информационные процессы и системы. - 2012. - № 5. - С. 1-15.
10. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. - М.: “Советское радио”, 1972. - 208 с.: ил.
11. Золотарев В.М., Иванова Г.Г., Касумова М.К., Мчедлидзе Т.Ш., Тихонов Э.П., Чибисова М.А. Системный анализ твердых тканей зубов на основе оптического, рентгеновского и электрического зондирующих сигналов (Часть I) ) // Институт Стоматологии. - 2006. - № 2 (31). - С. 74 -76.
12. Иванова Г.Г., Касумова М.К., Тихонов Э.П. Информационные технологии при идентификации структуры твёрдых тканей зубов в системном представлении: методы и результаты // Изв. СПбГЭТУ “ЛЭТИ”. - 2019. - № 2. - С. 48-59.
13. Иванова Г.Г., Касумова М.К., Тихонов Э.П. Цифровые измерения и компьютерная визуализация структуры дентина посредством электрометрии // Институт Стоматологии. - 2018. - № 2 (79). - С. 112-116.
14. Касумова М.К. Методы, алгоритмы и системы классификации и опознавания полисегментарных биомедицинских изображений на базе нейросетевого классификатора: автореф. дис. … канд. тех. наук. - С-Петербург, 2000. - 16 с.
15. Касумова М.К., Тихонов Э.П. Развитие и специфика информационных технологий, особенности применения в стоматологии // Институт Стоматологии. - 2018. - № 3 (8). - С. 22-27.
16. Леонтьев В.К. Эмаль зубов как биокибернетическая система. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2016. - 72 с.: ил.
17. Нейросетевые системы управления / В.А.Терехов, Д.В.Ефимов, И.Ю.Тюкин, В.Н.Антонов. - СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 1999. - 265 с.: ил.
18. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. - СПб.: Питер, 2018. - 480 с.: ил.
19. Овчинников В.В. Дорога в мир искусственного интеллекта. - Москва: Институт экономических стратегий РУБИН, 2017. - 533 с.: ил.
20. Ограничения глубинного обучения и будущее / Habr. [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://habr.com/post/335026/ Дата обращения 24.09.2018.
21. Паттерсон Дж., Гибсон А. Глубокое обучение с точки зрения практика / пер. с англ. А.А.Слинкина. - М.: ДМК Пресс, 2018. - 418 с., ил.
22. Программы для клиник и медицинских центров [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: http://www. livemedical.ru/tools/clinic/ Дата обращения 14.09.2018.
23. Стандарты использования конусно-лучевой компьютерной томографии в различных разделах амбулаторной стоматологической практики, в челюстно-лицевой хирургии и оториноларингологии / Под редакцией проф. М.А.Чибисовой. - СПб.: ООО “МЕДИ издательство”, 2014. - 360 с.
24. Топ 10: Программы для стоматологии. [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: http://www. livemedical.ru/tools/dental/ Дата обращения 14.09.2018.
25. Узден Д.З. О новом подходе к теории распознавания образов (состояний). Новые методы математической диагностики. - М.: МАКС Пресс, 2012. - 232 с.: ил.
26. Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации. - М.: Наука. Физматлит, 1995. - 336 с.: ил.
27. Шолле Франсуа. Глубокое обучение на Python. - СПб.: Питер, 2018. - 400 с.: ил. - (Серия “Библиотека программиста”).
28. 8 крутых русских стартапов в области искусственного интеллекта Fa-cebook [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://rb.ru/longread/russian-ai-startups/ Дата обращения 4.09.2018.
29. Eugenio Culurciello Архитектуры нейросетей [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/430524/.
30. Orthophos XG 3D galileos galaxis sirona томограф [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: http://dent.assolkansk.ru/index.php/diagnosticheskaya-baza-kliniki/40-orthophos-xg-3d-galileos-galaxis-sirona-tomograf / Дата обращения 14.09.2018.
31. Tuzoff D.V., Tuzova L.N., Kharchenko M.A. Report on tooth detection and numbering in panoramic radiographs using CNNs, 1st Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2018). - Amsterdam, The Netherlands.
32. Young-jun Yu Department of Computer Science Yonsei University aaorkr@gmail.com. Machine Learning for Dental Image Analysis (Статья · ноябрь, 2016 ) [Электронный ресурс] - Режим доступа свободный, информация с экрана: https://www.researchgate.net/publication/311222543_Machine_Learning_for_Dental_Image_Analysis / Дата обращения 04.06.2019.
REFERЕNCES:
1. Assistentu stomatologa: uchebnik / Pod red. R.A.Fadeeva, G.G.Ivanovoj, T.SH.Mchedlidze. - SPb.: OOO “MEDI izdatel’stvo”; OOO “Eko-Vektor”, 2017. - 512 s.
2. Bol’shoj tolkovyj slovar’ russkogo yazyka / Avtor i rukovoditel’ proekta, gl. red. d.f.n. S.A.Kuznecov. - SPb.: “NORINT”, 2006. - 1535 s.
3. Bol’shoj enciklopedicheskij slovar’ / Vtoroe izdanie, pererabotannoe i dopolnennoe, s illyustraciyami. - Gl. redaktor akademik A.M.Prohorov. - 2002. - 1600 s.
4. Brink Henrik, Richards Dzhozef, Feverolf Mark. Mashinnoe obuchenie. - SPb.: Piter, 2017. - 336 s.: il. - (Seriya “Biblioteka programmista”).
5. Budushchee uzhe nastupilo: kak iskusstvennyj intellekt primenyaetsya v medicine: Obzor general’nogo direktora servisa Doc+ Ruslana Zajdullina. [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: http://vc.ru/future/32237-budushchee-uzhe-nastupilo-kak-iskusstvennyy-intellekt-primenyaetsya-v-medicine / Data obrashcheniya 14.09. 2018.
6. Vvedenie v glubinnoe obuchenie. [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://proglib.io/p/intro-to-deep-learning/ Data obrashcheniya 24.09.2018.
7. Vvedenie v konturnyj analiz; prilozheniya k obrabotke izobrazhenij i signalov / YA.A.Furman, A.V.Kreveckij, A.K.Peredreev, A.A.Rozhencov, R.G.Hafizov, I.L.Egoshina, A.N.Leuhin / Pod red. YA.A.Furmana - 2-e izd., isprav. - M.: FIZMATLIT, 2003. - 592 s.: il.
8. Gnoles R., Vuds R. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij / Izd. 3-e, ispravlennoe i dopolnennoe. - Moskva: Tekhnosfera, 2012. - 1104 s.: il.
9. Golicyna O.L., Maksimov N.V., Okropishina O.V., Strogonov V.I. Ontologicheskij podhod k identifikacii informacii v zadachah dokumental’nogo poiska // Nauchno-tekhnicheskaya informaciya: seriya 2. Informacionnye processy i sistemy. - 2012. - № 5. - S. 1-15.
10. Zagorujko N.G. Metody raspoznavaniya i ih primenenie. - M.: “Sovetskoe radio”, 1972. - 208 s.: il.
11. Zolotarev V.M., Ivanova G.G., Kasumova M.K., Mchedlidze T.SH., Tihonov E.P., CHibisova M.A. Sistemnyj analiz tverdyh tkanej zubov na osnove opticheskogo, rentgenovskogo i elektricheskogo zondiruyushchih signalov (CHast’ I) ) // Institut Stomatologii. - 2006. - № 2 (31). - S. 74 -76.
12. Ivanova G.G., Kasumova M.K., Tihonov E.P. Informacionnye tekhnologii pri identifikacii struktury tvyordyh tkanej zubov v sistemnom predstavlenii: metody i rezul’taty // Izv. SPbGETU “LETI”. - 2019. - № 2. - S. 48-59.
13. Ivanova G.G., Kasumova M.K., Tihonov E.P. Cifrovye izmereniya i komp’yuternaya vizualizaciya struktury dentina posredstvom elektrometrii // Institut Stomatologii. - 2018. - № 2 (79). - S. 112-116.
14. Kasumova M.K. Metody, algoritmy i sistemy klassifikacii i opoznavaniya polisegmentarnyh biomedicinskih izobrazhenij na baze nejrosetevogo klassifikatora: avtoref. dis. … kand. tekh. nauk. - S-Peterburg, 2000. - 16 s.
15. Kasumova M.K., Tihonov E.P. Razvitie i specifika informacionnyh tekhnologij, osobennosti primeneniya v stomatologii // Institut Stomatologii. - 2018. - № 3 (8). - S. 22-27.
16. Leont’ev V.K. Emal’ zubov kak biokiberneticheskaya sistema. - M.: GEOTAR-Media, 2016. - 72 s.: il.
17. Nejrosetevye sistemy upravleniya / V.A.Terekhov, D.V.Efimov, I.YU.Tyukin, V.N.Antonov. - SPb.: Izdatel’stvo S.-Peterburgskogo universiteta, 1999. - 265 s.: il.
18. Nikolenko S., Kadurin A., Arhangel’skaya E. Glubokoe obuchenie. - SPb.: Piter, 2018. - 480 s.: il.
19. Ovchinnikov V.V. Doroga v mir iskusstvennogo intellekta. - Moskva: Institut ekonomicheskih strategij RUBIN, 2017. - 533 s.: il.
20. Ogranicheniya glubinnogo obucheniya i budushchee / Habr. [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://habr.com/post/335026/ Data obrashcheniya 24.09.2018.
21. Patterson Dzh., Gibson A. Glubokoe obuchenie s tochki zreniya praktika / per. s angl. A.A.Slinkina. - M.: DMK Press, 2018. - 418 s., il.
22. Programmy dlya klinik i medicinskih centrov [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: http://www. livemedical.ru/tools/clinic/ Data obrashcheniya 14.09.2018.
23. Standarty ispol’zovaniya konusno-luchevoj komp’yuternoj tomografii v razlichnyh razdelah ambulatornoj stomatologicheskoj praktiki, v chelyustno-licevoj hirurgii i otorinolaringologii / Pod redakciej prof. M.A. CHibisovoj. - SPb.: OOO “MEDI izdatel’stvo”, 2014. - 360 s.
24. Top 10: Programmy dlya stomatologii. [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: http://www. livemedical.ru/tools/dental/ Data obrashcheniya 14.09.2018.
25. Uzden D.Z. O novom podhode k teorii raspoznavaniya obrazov (sostoyanij). Novye metody matematicheskoj diagnostiki. - M.: MAKS Press, 2012. - 232 s.: il.
26. Cypkin YA.Z. Informacionnaya teoriya identifikacii. - M.: Nauka. Fizmatlit, 1995. - 336 s.: il.
27. SHolle Fransua. Glubokoe obuchenie na Python. - SPb.: Piter, 2018. - 400 s.: il. - (Seriya “Biblioteka programmista”).
28. 8 krutyh russkih startapov v oblasti iskusstvennogo intellekta Fa-cebook [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://rb.ru/longread/russian-ai-startups/ Data obrashcheniya 4.09.2018.
29. Eugenio Culurciello Arhitektury nejrosetej [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/430524/.
30. Orthophos XG 3D galileos galaxis sirona tomograf [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: http://dent.assolkansk.ru/index.php/diagnosticheskaya-baza-kliniki/40-orthophos-xg-3d-galileos-galaxis-sirona-tomograf / Data obrashcheniya 14.09.2018.
31. Tuzoff D.V., Tuzova L.N., Kharchenko M.A. Report on tooth detection and numbering in panoramic radiographs using CNNs, 1st Conference on Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2018). - Amsterdam, The Netherlands.
32. Young-jun Yu Department of Computer Science Yonsei University aaorkr@gmail.com. Machine Learning for Dental Image Analysis (Stat’ya · noyabr’, 2016 ) [Elektronnyj resurs] - Rezhim dostupa svobodnyj, informaciya s ekrana: https://www.researchgate.net/publication/311222543_Machine_Learning_for_Dental_Image_Analysis / Data obrashcheniya 04.06.2019.
Другие статьи из раздела «Организация в стоматологии»
- Комментарии
Загрузка комментариев...
|
Поделиться:
|
