The Contribution Of Artificial Intelligence-assisted Imaging Technologies To Radiation Safety In Pediatric Dentistry
Bu bölüm, yapay zeka (YZ)
destekli görüntüleme teknolojilerinin çocuk diş hekimliğinde radyasyon
güvenliğini artırmadaki dönüştürücü rolünü incelemektedir. Çocukların yüksek
radyosensitivitesi ve uzun yaşam beklentileri, tanısal görüntülemeden
kaynaklanan kümülatif iyonlaştırıcı radyasyon maruziyetini kritik bir halk sağlığı
sorunu haline getirmektedir. Teşhis paradigması hastaya özgü ALADAIP prensibine
doğru kayarken, klinisyenler radyasyon dozunu düşürmeye çalıştıklarında kuantum
gürültüsü gibi fiziksel engellerle karşılaşmaktadır. Bu temel engeli aşmak
amacıyla bölüm, fiziğe dayalı hesaplamalı radyolojiye geçişi ele almakta ve
derin öğrenme mimarilerinin görüntü kalitesini radyasyon dozundan matematiksel
olarak nasıl bağımsız hale getirdiğini vurgulamaktadır. Düşük dozlu görüntülerin
restorasyonu için Üretken Karşıt Ağlar (GAN), karmaşık uzamsal detayları geri
kazandıran süper çözünürlük algoritmaları ve tekrar radyograf alımına gerek
kalmadan artefakt azaltımı sağlayan sentetik görüntüleme gibi temel YZ müdahaleleri
tartışılmaktadır. Sonuç olarak, bu gelişmiş YZ destekli teknolojiler görünmez
dijital bir kalkan görevi görerek, pediyatrik hastalar için en düşük biyolojik
riskle tanısal netlik sağlamaktadır.
Kitap Adı:
Advanced Clinical Maxillofacial Imaging: From Anatomy To Ai
Atıf Sayısı :
