Carie dentairevignette|redresse=1.5|Diagramme simplifié représentant une coupe transversale de l'émail (en en anglais) et de la dentine (en). La carie résulte d'une altération du processus dynamique de (dissolution puis reprécipitation des cristaux d'hydroxyapatite HA), pouvant aboutir à la formation de cavités (processus de cavitation). La , ou simplement , est une maladie infectieuse de la dent, qui se manifeste par une lésion de l'émail, du cément ou de la dentine, voire de la pulpe. Elle est très souvent noire et forme un creux dans la dent.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Odontologie conservatriceL’odontologie conservatrice est la partie de la dentisterie qui s'occupe de soigner les dents, en éliminant le moins possible de matière dentaire saine (émail et dentine). Cela consiste essentiellement à éliminer les tissus cariés et à remplacer les tissus manquant par une obturation coronaire. Le dentiste utilise généralement des instruments rotatifs pour procéder à l'éviction des tissus ramollis par la carie.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Scellement des puits et sillonsvignette|Sillons d'une dent Le scellement des puits et sillons est une action de prévention du risque de carie dentaire consistant à remplir d'une pâte appropriée les parties les plus vulnérables de certaines dents, des molaires le plus souvent. Ces parties sont les puits et les sillons de l'émail dentaire. Après nettoyage de la dent, le produit de scellement des puits et sillons (une résine de la couleur de la dent) est simplement déposé à la surface du sillon, un peu comme une couche de vernis protecteur.
Dental erosionAcid erosion is a type of tooth wear. It is defined as the irreversible loss of tooth structure due to chemical dissolution by acids not of bacterial origin. Dental erosion is the most common chronic condition of children ages 5–17, although it is only relatively recently that it has been recognised as a dental health problem. There is generally widespread ignorance of the damaging effects of acid erosion; this is particularly the case with erosion due to consumption of fruit juices because they tend to be considered as healthy.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Dental materialDental products are specially fabricated materials, designed for use in dentistry. There are many different types of dental products, and their characteristics vary according to their intended purpose. A temporary dressing is a dental filling which is not intended to last in the long term. They are interim materials which may have therapeutic properties. A common use of temporary dressing occurs if root canal therapy is carried out over more than one appointment.
Object co-segmentationIn computer vision, object co-segmentation is a special case of , which is defined as jointly segmenting semantically similar objects in multiple images or video frames. It is often challenging to extract segmentation masks of a target/object from a noisy collection of images or video frames, which involves object discovery coupled with . A noisy collection implies that the object/target is present sporadically in a set of images or the object/target disappears intermittently throughout the video of interest.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Verre ionomèreLe verre ionomère est un matériau. Il est surtout utilisé en médecine bucco-dentaire. Il peut se présenter sous différentes formes : la plus fréquente est un liquide et une poudre à mélanger en proportions précises. Il en existe différents types : verre ionomère renforcé à la résine ; ciment au verre ionomère. Il est utilisé comme ciment de scellement notamment pour les couronnes tout céramique. Il présente de bonnes propriétés esthétiques par rapport à d'autres matériaux de scellement plutôt opaques.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Plaque dentairevignette|Biofilm développé sur la dentine, ici traité à la chlorhexidine (photographie après 5 minutes). La plaque dentaire bactérienne est une substance blanchâtre qui se dépose à la surface de la dent. Elle est essentiellement constituée de protéines salivaires, d'aliments (sucres et acide), de bactéries et des toxines sécrétées par ces dernières. De nombreuses bactéries sont présentes habituellement en bouche et se déposent continuellement à la surface des dents, par adsorption.
Détection de contoursEn et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l' indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène.
