人工智能技術在圖像、語音識別等各個領域都有很多成功的應用。最近，對抗生成網絡 (GAN) 是深度神經網絡的一個分支，可以從經過訓練的網絡中生成缺失數據。
香港珠海學院資訊科學學系副教授熊體超博士與香港大學牙科學院合作，開發一種利用人工智能自動設計個性化假牙的新方法，以提高治療效率和患者體驗。
該研究的重點是使用 3D GAN 生成一顆缺失的牙齒。 香港大學招募了 175 名參與者，掃描了假牙的 3D 模型，並使用我們開發的用於網絡培訓數據準備的自動化程序對數字數據進行了預處理。 然後 3D GAN 可以自動從這些數據中學習以生成缺失的牙齒。
在初步研究中，我們的 3D GAN 能夠在 60% 的情況下重建與原始牙齒相似的形狀。 我們現在正在研究更多的 AI 訓練數據並改進對抗生成網絡的設計。
此項研究題為「人工智能設計的單隻臼齒假牙體：前瞻性實驗研究方案」，日前發表於《公共科學圖書館：綜合》(PLoS ONE) 期刊.
初步結果於最近的國際牙科研究協會(IADR)大會上發表，並獲得IADR Neal Garrett臨床研究獎和2022年IADR-SEA Hatton獎 – 高級組的亞軍。
研究團隊
香港珠海學院
資訊科學系副教授 熊體超博士
香港大學牙醫學院
修復齒科暨同心基金數據科學研究院臨床助理教授林宇恒醫生
修復牙科科學暨應用口腔科學與社區牙科護理研究助理周俊宏醫生
牙齒公共衛生臨床教授麥浩明醫生
修復牙科科學高級研究助理 Khaing Myat Thu醫生
A&B: 用於比較的牙齒疊加圖（左）。 通過分別定位牙齒的解剖標誌，例如牙尖和窩以及牙齒的中心（箭頭）（右），測量幾何形態和 3D 位置。
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0268535.g007
A & B：上頜牙齒模型（左）和下頜牙齒模型（右）的示例。 C：上頜牙模型及其對立下頜牙模型在最大尖間位置的演示。
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0268535.g006
研究團隊 (由左至右) Research team member From Left to right:
熊體超博士、麥浩明醫生、周俊宏醫生、Khaing Myat Thu醫生 和 林宇恒醫生.
