Vom Bild bis zur Cloud: Der Technologie-Stack im Überblick

Mein Dental-Analyse-System basiert auf einem durchdachten und fortschrittlichen Technologie-Stack, der verschiedene moderne Tools und Frameworks miteinander kombiniert. Von der Bildverarbeitung über KI-basierte Erkennungsmodelle bis hin zur Datenanalyse und Cloud-Integration gewährleistet jede Komponente des Systems höchste Präzision, Sicherheit und Skalierbarkeit. Durch den Einsatz plattformübergreifender und skalierbarer Lösungen, wie Flutter für das Frontend und Azure für die Cloud-Infrastruktur, wird eine benutzerfreundliche und robuste Software bereitgestellt, die Zahnärzte bei der Diagnosestellung und Behandlungsplanung effizient unterstützt.

1. Bildverarbeitung und Zahnsegmentierung

Pillow + OpenCV + CVAT

Bibliotheken wie Pillow und OpenCV werden zur Vorbereitung der Röntgenbilder eingesetzt, um sie für die weitere Verarbeitung durch die KI-Modelle zu optimieren. Für die Annotation und Erstellung von Trainingsdatensätzen wird CVAT (Computer Vision Annotation Tool) verwendet, um eine effiziente und präzise Datensatzvorbereitung sicherzustellen. Diese Schritte sind entscheidend für die Qualität und Genauigkeit der anschließenden Bildanalyse.

2. Künstliche Intelligenz für die Zahnerkennung

YOLO + Transformer-Modelle

Für den Proof of Concept wurde zunächst YOLO verwendet, um eine erste Objekterkennung zu implementieren und die Machbarkeit zu testen. Im weiteren Verlauf werden jedoch Transformer-Modelle eingesetzt, um eine noch präzisere und robustere Erkennung von Zahnerkrankungen auf Röntgenbildern zu gewährleisten. Diese fortschrittlichen Modelle bieten eine verbesserte Genauigkeit bei der Analyse komplexer Bilddaten.

3. Backend-Architektur

Django

Das Backend wird mit Django entwickelt, das sowohl zur Erstellung der API als auch zur Integration der KI-Modelle dient. Die KI-basierte Zahnerkennung und Analyse wird über die Django-API verfügbar gemacht, wodurch eine reibungslose Kommunikation zwischen Frontend und den Bildverarbeitungsalgorithmen sichergestellt wird. Diese Architektur ermöglicht eine effiziente Bereitstellung der KI-Funktionen für die Benutzeroberfläche.

4. Benutzeroberfläche (Frontend)

Flutter

Die Benutzeroberfläche der Software wird mit Flutter entwickelt, was eine plattformübergreifende, intuitive und reaktionsschnelle Benutzererfahrung ermöglicht. Durch die flexible Gestaltung der UI können Zahnärzte einfach auf Analyseergebnisse zugreifen und Behandlungspläne erstellen. Farbcodierte Visualisierungen unterstützen die schnelle Erkennung von Zahnzuständen und fördern die effiziente Interaktion mit der Anwendung.

5. Datenanalyse und Berichterstellung

Pandas + Matplotlib

Für die detaillierte Analyse der Patientendaten und Zahnerkrankungen werden Pandas zur Datenverarbeitung und Matplotlib zur Visualisierung von Ergebnissen eingesetzt. Dies ermöglicht es dem Zahnarzt, Berichte zu erstellen und Trends in den Daten zu erkennen, was zur kontinuierlichen Verbesserung der Behandlungsqualität beiträgt.

6. Cloud-Integration und Skalierbarkeit

Azure + Docker

Nach der Entwicklung aller Komponenten wird das System in die Azure Cloud bereitgestellt. Mithilfe von Azure erfolgt eine serverlose KI-Verarbeitung, während alle Patientendaten und Röntgenbilder in Azure-Datenbanken und Azure Storages sicher gespeichert werden. Die gesamte Infrastruktur, einschließlich der Bildverarbeitung und KI-Modelle, wird über Docker containerisiert und in der Azure-Umgebung skaliert. Dadurch ist das System bereit für den produktiven Einsatz und kann flexibel erweitert werden.

7. Versionskontrolle und Zusammenarbeit

Git + GitHub + Trello

Für die Verwaltung des Codes werden Git und GitHub verwendet. Diese Tools ermöglichen eine klare Nachverfolgung von Änderungen und gewährleisten eine konsistente Weiterentwicklung der Software. Zur Organisation und Verwaltung von Aufgaben innerhalb des Projekts kommt Trello zum Einsatz, was eine klare Strukturierung der Entwicklungsschritte ermöglicht.

8. Modellüberwachung und Optimierung

MLFlow + TensorBoard

Die Performance der KI-Modelle wird kontinuierlich mit Tools wie MLFlow oder TensorBoard überwacht. Diese ermöglichen es, den Fortschritt beim Training der Modelle zu verfolgen und notwendige Anpassungen, wie etwa Hyperparameter-Tuning, durchzuführen, um die Genauigkeit weiter zu verbessern.

Moderne Zahndiagnose leicht gemacht

Automatische Zahnsegmentierung

KI-basierte Erkrankungserkennung

Manuelle Behandlungsplanung

Farbcodierte Ergebnisvisualisierung