La segmentation dentaire par IA
Un modèle entraîné sur 18 000+ photos intra-orales annotées par le Dr Romain Lateur, collectées en conditions cliniques réelles.
Étude conduite par iTransform GP · février 2026
18k+
Clichés intra-oraux annotés
6
Prises standardisées / patient
8
Architectures de deep learning testées
92%
IoU — Voting Classifier
6 prises standardisées par patient
Deux arcades, trois vues par arcade — un protocole standardisé et reproductible, annoté au pixel par le Dr Romain Lateur.
Arcade maxillaire
Vue gauche
centrale
droite
Arcade mandibulaire
Vue gauche
centrale
droite
Le Voting Classifier
Plutôt que de reposer sur un modèle unique, MouthCare agrège par vote au pixel les prédictions de 8 architectures de deep learning — un résultat plus robuste et reproductible qu'un modèle isolé.
- Vote majoritaire au pixel sur 8 architectures évaluées.
- Segmentation en 6 classes cliniques (dents, gencive, tartre, carie…).
- 92 % d'IoU — précision validée par des métriques industrielles.
🔒 Traitement confidentiel : la photo n'est pas conservée.
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