В НовГУ работают над проектом, способным изменить подход к диагностике в стоматологии. Это сервис по автоматическому анализу ортопантомограмм — сложных панорамных снимков челюстей.
Автор проекта — магистрантка Политехнического института НовГУ Любовь Складник.
Это панорамный рентгеновский снимок челюстно-лицевой области. Он позволяет врачу оценить состояние зубов, костной ткани, челюстных суставов, выявить воспаления, кисты, скрытые кариозные процессы и другие патологии. Благодаря своей информативности этот метод является стандартом диагностики в современной стоматологии.
При этом анализ ортопантомограмм до сих пор осуществляется вручную. Он требует высокой квалификации специалиста, занимает много времени и зависит от субъективного восприятия. Даже опытные врачи могут по-разному интерпретировать один и тот же снимок, особенно при неявных или ранних изменениях. Из-за этого увеличивается риск не заметить патологию на ранней стадии, когда вылечить её проще всего.
— С ростом числа цифровых снимков и диагностических исследований становится всё труднее обеспечивать оперативный и точный анализ, — отметила Любовь Складник. — Поэтому автоматизация обработки ортопантомограмм — это не просто технологический тренд, а объективная необходимость. Цель автоматизации — повысить точность, снизить время анализа и обеспечить единообразие диагностики.
Задача — разработать метод автоматического выделения диагностически значимых признаков на панорамных снимках. То есть, система должна не просто «находить» зубы и кости, а анализировать их структуру, выявлять патологические изменения и сопоставлять их с клиническими критериями.
Анализировать снимки будет нейросеть — предполагается использовать предобученную модель ResNet с последующим дообучением по профилю работы. Для обучения используются датасеты с ортопантограммами из открытых источников.
— Нейросеть будет «читать» снимок, выделять на нём признаки имеющихся патологий и выдавать заключение, — рассказала Любовь Складник. — В заключении будут все диагнозы для каждого зуба, обнаруженные на снимке — в рамках моего исследования это пульпит, кариес, присутствие или отсутствие зубов мудрости, ретенированность зубов (случай, когда зуб полностью сформирован, но не прорезался сквозь десну). Одна из задач обучения — сделать так, чтобы нейросеть могла одинаково точно распознавать диагнозы на снимках, сделанных разными рентген-аппаратами. Как показывает опыт, в зависимости от аппарата могут отличаться качество, размер, приближённость снимка.
Теоретически, технология может применяться также для рентген-снимков костей и внутренних органов, а также для снимков УЗИ. При этом система не заменяет врача, а становится удобным вспомогательным инструментом, чтобы более детально исследовать те или иные участки снимка.
Проект представлен на международной научно-практической конференции «Цифровые горизонты: современные вызовы информатики и вычислительной техники», которая проходила в рамках Международного форума молодых учёных на базе в НовГУ.
В январе 2026 года планируется публикация научной статьи в сборнике материалов VI Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы цифровой трансформации в телекоммуникациях».
Испытания разработки пройдут в одной из сети стоматологий Великого Новгорода. При положительных результатах система будет внедрена в работу клиник.