La segmentation dentaire
Une analyse entraînée sur 18 000+ photos intra-orales annotées par le Dr Romain Lateur, collectées en conditions cliniques réelles.
Étude réalisée par iTransform GP · février 2026
18k+
Photos annotées
6
Prises par patient
8
Architectures évaluées
6
Classes cliniques segmentées
6 prises standardisées par patient
Deux arcades, trois vues chacune — un protocole reproductible, annoté au pixel par le Dr Romain Lateur.
Maxillaire
Gauche
Centre
Droite
Mandibulaire
Gauche
Centre
Droite
Le Voting Classifier
Plutôt que de se fier à un seul modèle, MouthCare combine les prédictions de cinq architectures de segmentation par un vote pondéré au pixel. Un désaccord entre modèles se traduit par une probabilité plus basse, là où un modèle isolé trancherait sans le dire.
- Vote pondéré au pixel sur cinq architectures de segmentation.
- UNet++, UNet, DeepLabV3+, PSPNet (encodeur ResNet-34) et SegFormer, ré-entraînés en octobre 2026.
- Segmentation en 6 classes cliniques (dents, gencive, tartre, carie…).
Démonstration sur des photographies pré-enregistrées. Aucune photo ne peut être envoyée depuis cette page, et le résultat affiché ne constitue ni un diagnostic ni un avis médical.
MouthCare, dans votre poche
Disponible sur iOS et Android.