| 作品介紹 |
隨著醫療技術不斷進步，精準醫療逐漸受到重視。其中做為主流的AI輔助系統在腫瘤、腦及心臟等醫學領域，輔助醫生進行初步影像標註、簡化疾病判斷等繁複的工作。近年來，環口牙片已廣泛應用於醫學牙科影像，用以協助牙醫進行專業診斷，卻依然使用人眼進行分析，不僅效率欠佳，也花費不少人力資源。有鑑於此，本研究與桃園林口長庚紀念醫院的牙醫師合作，透過長庚醫院提供環口牙片的臨床資源，共同完成醫學、電子的跨領域合作。計畫開發出一款運用程式進行自動分類牙齒種類的技術，找出最有可能的牙齒種類。在計畫執行上，首先透過影像濾波器與灰階變換，將環口牙片處理成二值化影像，找出最適合的裁切點進行裁切。在得到單顆牙影像後，將裁切出的牙齒進行分類與建立資料庫。資料庫包含植體、殘根、根管治療與其他牙，透過遷移學習，訓練五種不同的CNN模型去判斷四種病徵，並與醫院提供之數據相比，探討訓練模型的準確率。本研究結果希望能夠實際應用於醫院或者牙科診所中，將繁瑣耗時的病徵判斷交予程式處理，加上電腦的即時性，快速呈現準確的判斷結果。如此不但可以減少牙醫師的負擔與診療時間，還能強化現有醫療設備功能，提升醫療服務的效率、品質，為牙科盡一份心力。 |