Pearl - Die Zukunft der Zahnmedizin mit Künstlicher Intelligenz
Pearl ist eine bahnbrechende AI-Lösung für die Zahnmedizin. Unsere Technologie basiert auf maschinellem Lernen und Computer Vision.
Überblick: Pearl nutzt maschinelles Lernen und Computer Vision, um die Grundlage für jede zahnmedizinische AI-Lösung zu schaffen. Die Generative Adversarial Network (GAN)-basierten Vorverarbeitungsmethoden verbessern die Bilder, sodass auch bei abgeleiteten, über- oder unterbelichteten Röntgenbildern oder Bildern mit digitalen Artefakten eine radiologische Analyse durchgeführt werden kann.
Kernfunktionen:
- Segmentierung: Computer-Vision-Segmentierungsmodelle unterscheiden einzelne Zahnteile und unterstützende Strukturen, um lokale Einblicke in die Art und das Ausmaß der erkannten Zustände zu geben.
- Erkennung: Bildvorverarbeiter und fachmännisch trainierte radiologische Maschinenvisionsmodelle arbeiten zusammen, um pathologische, restaurative und anatomische Merkmale in zahnärztlichen Röntgenbildern zu erkennen.
- Messung: Die Erkennungs- und Segmentierungsfähigkeiten arbeiten zusammen, um die Größe anatomischer Strukturen und den Umfang der Karies zu beurteilen.
Was uns einzigartig macht: Pearl wird von unübertroffener technologischer Expertise und Unternehmensunterstützung getragen. Unsere Lösungen setzen den höchsten Standard für die zahnmedizinische KI. Unsere Computer-Vision-Systeme identifizieren und bewerten das breiteste Spektrum an pathologischen und restaurativen Merkmalen, die in radiographischen und 3D-Zahnbildern erkannt werden können. Unsere maschinellen Lernmodelle werden mit der weltweit größten Sammlung von fachmännisch annotierten und kuratierten Röntgenbildern trainiert. Zudem hat unser Team über 10 Jahre Erfahrung in der Kommerzialisierung von AI für Kunden, darunter viele aus der Fortune 100.
Dr. Nilesh Parmar, der Gründer von Parmar Dental, bestätigt: "Ich verwende Pearl AI seit einigen Monaten und es ist eine unglaublich clevere Technologie, die nahtlos mit Ihrer vorhandenen Röntgen-Software funktioniert."
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