Pearlの主な機能
Pearlの特徴には、高度なコンピュータビジョン、機械学習、およびAI駆動の分析が含まれており、歯科診断と患者ケアを強化します。
画像品質の向上: 敵対的生成ネットワークの前処理により、劣化したり過剰/過小露出したX線でも放射線分析を完了できます。
コンピュータビジョンセグメンテーション: モデルは個々の歯の部分と支持構造を区別し、検出された状態に関する局所化された洞察を提供します。
専門家によってトレーニングされた放射線モデル: 機械ビジョンモデルは、歯科X線写真で病理学的、修復的、解剖学的特徴を検出します。
検出とセグメンテーション: 機能は、解剖学的構造の大きさと崩壊の範囲を評価します。
Pearlの使用例
歯科医院: PearlのAIソリューションは、歯科医院に統合され、診断の正確性を向上させ、患者ケアを改善することができます。
歯科技工所: Pearlの技術は、歯科技工所で使用され、歯科X線写真の分析と処理をより効率的に行うことができます。
研究開発: PearlのAI機能は、歯科診断の分野を進化させるために研究開発に適用できます。
メリット
診断の正確性が向上
患者の信頼が向上
より効率的な治療計画
デメリット
大量のトレーニングデータが必要になる場合があります
画像処理で技術的な問題が発生する可能性があります
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