Нейросеть может определять пол людей по рентгеновским снимкам зубов с точностью 94%

В последние годы множество технологий искусственного интеллекта использовалось для решения различных задач в медицине. На этот раз ученые Инженерного колледжа Mepco Schlenk представили новый способ определения биологического пола по рентгеновским снимкам зубов с помощью метода сегментации изображения GBRT и нейросети Resnet50, — рассказывает Российская газета. Эксперимент проводился на выборке, состоящей из 3000 рентгеновских снимков зубов, разделенных по половому признаку. Сначала ученые использовали метод сегментации изображения GBRT для выделения зубов на снимке. Затем, получившийся сегментированный снимок подавался на вход нейросети Resnet50, предварительно обученной на выборке из 3000 изображений зубов разных полов. Результаты тестирования системы превзошли ожидания. Она продемонстрировала точность в определении биологического пола на уровне 94%. Это означает, что система правильно классифицировала 94 из 100 рентгеновских снимков. Система определения биологического пола по рентгеновским снимкам зубов может иметь широкий спектр применения. Она может быть полезна в медицинских учреждениях для анализа рентгеновских снимков пациентов с неизвестным полом. Также, данная технология может быть использована при археологических и антропологических исследованиях, где точное определение биологического пола играет важную роль. Использование искусственного интеллекта в медицине продолжает демонстрировать свои преимущества. Но несмотря на высокую точность определения биологического пола по рентгеновским снимкам зубов, необходимо дополнительное исследование и проверка эффективности системы на различных выборках пациентов для повышения надежности результатов. Таким образом, ученые Инженерного колледжа Mepco Schlenk сделали значительный шаг вперед в разработке системы определения биологического пола по рентгеновским снимкам зубов. В будущем такая технология может быть полезна в различных областях, где требуется точное определение пола на основе рентгеновских снимков.