KI-gestützte Kieferorthopädische Diagnose und Planungsplattform
Im Rahmen des Projekts smyl:tp unterstützt das DASU bei der Entwicklung einer KI-basierten Plattform für die Kieferorthopädische Diagnose und Behandlungsplanung. Der Auftraggeber in diesem Projekt ist die smyl:tp GmbH und die technische Umsetzung erfolgt durch das Softwareunternehmen YOUniquehorns GmbH.
Das Hauptziel dieser webbasierten Plattform besteht darin, Kieferorthopäden bei der Erstellung und Umsetzung von Behandlungsplänen zur Korrektur von Zahnfehlstellungen für ihre Patienten zu unterstützen.
Ein wesentlicher Bestandteil dieser Behandlungspläne sind Modelle des Zahnbogens der Patienten, die durch einen Interoral-Scanner (IOS) digitalisiert werden. Dieser Scanner erfasst entweder einen Zahnabdruck oder direkt den Mund-Innenraum des Patienten.
Die Digitalisierung dieser Modelle ermöglicht eine computergestützte Automatisierung der Behandlungsplanung zur Korrektur von Zahnfehlstellungen. Dazu wurden verschiedene Schritte mithilfe modernster maschineller Lern- und Analyseverfahren automatisiert.
Ein Beispiel dafür ist die automatische Segmentierung der einzelnen Zähne aus dem 3D-Modell sowie deren Kennzeichnung mit der entsprechenden Zahnnummer. Zum Einsatz kommt hier ein neuronales Netz welches speziell für diesen Anwendungsfall eigens entwickelt und trainiert wurde.
Die Entwicklung dessen erfolgte im Rahmen einer wissenschaftlichen Forschung mit einer bevorstehenden Veröffentlichung, in der verschiedene state-of-the-Art Techniken zur Segmentierung von 3D-Modellen verglichen wurden. Basierend darauf wurde eine optimierte Netzwerkarchitektur entwickelt. Erste Ergebnisse zeigen, dass das neuronale Netzwerk eine besonders präzise Segmentierung, auch in schwierigen Fällen, ermöglicht. Dieser Aspekt ist besonders relevant im Bereich der Medizin und zwingend notwendig für die genannte Anwendung.
Den in einem weiteren Schritt werden diese Informationen genutzt, um mithilfe analytischer Verfahren die Zahnbreite sowie die Kipp-, Rotations- und Neigungswinkel zu bestimmen. Diese Messwerte spielen eine entscheidende Rolle bei der Erstellung der Behandlungspläne.
Früher wurden diese Messwerte manuell anhand von Gipsmodellen bestimmt, was häufig zu Messfehlern und nicht reproduzierbaren Ergebnissen führte. Durch die Digitalisierung dieser Schritte konnten diese Probleme behoben werden. Zudem ermöglicht dies eine Effizienzsteigerung im kieferorthopädischen Alltag, da die Software diese Schritte automatisch übernimmt.
Das DASU-Projekt repräsentiert den Anwendungsfall für einen Promovenden, dessen Promotionsvorhaben den Arbeitstitel “Productive use of Machine Learning through increased Interpretability and Maintainability in the Field of Medical Orthodontics” trägt. Es erlaubt dem Promovenden damit praxisnahe Forschung mit einer direkten Überführung in die Anwendung und verdeutlicht so den Transfergedanken des DASU in besonderer Weise.
