深度學習輔助診斷系統:基於牙科環口全景 X 光片判斷齒源性鼻竇炎
深度學習輔助診斷系統:基於牙科環口全景 X 光片判斷齒源性鼻竇炎
  • 數位應用類——銅獎

  • 深度學習輔助診斷系統:基於牙科環口全景 X 光片判斷齒源性鼻竇炎

  • 作品說明

    本作品開發了一套基於環口全景X光片的齒源性鼻竇炎輔助診斷系統,專注於檢測齒源性鼻竇炎。齒源性鼻竇炎是一種常見的牙科併發症,源於上顎牙齒問題引發的鼻竇炎症。我們的設計理念是利用先進的人工智慧深度學習技術,提高診斷的準確性和效率,尤其是為醫療資源不足的地區提供幫助。我們的系統採用深度學習技術,特別是卷積神經網絡(CNN),對環口全景X光片進行分析。系統首先識別上顎後牙區域,這些區域與鼻竇底部相鄰,是齒源性鼻竇炎的高發區。然後,系統對這些區域進行精細分析,檢測竇底的任何異常或病變跡象。我們的創新之處在於結合了影像處理技術和深度學習模型,實現了自動化的病症檢測。系統能識別齒源性鼻竇炎,對於疾病的早期診斷和預防至關重要。通過這個系統,我們在為牙科醫生診斷輔助工具,幫助他們更快速、更準確地識別潛在的齒源性鼻竇炎的病徵。

  • 隊伍名稱

    這樣說對不隊

  • 指導老師

    陳世綸

  • 學校名稱

    中原大學 電子工程學系、國立成功大學 半導體製程博士學位學程

  • 創作團隊

    張佑任、魏崧存、林原進