Quels secrets la tomographie peut-elle révéler sur une dent de mégalodon ?

La dent est visible à la figure 1 ; la photo a été prise avec un téléphone intelligent et le numériseur a été réalisé à l’aide d’un système de transmission haute résolution couplé à un détecteur à pixels de 100 µm afin de capturer un grand nombre de détails. Le scanneur a été effectué à l'aide du logiciel TetraVision .

Plusieurs éléments sont visibles sur les coupes tomodensitométriques transversales : de nombreuses fissures sont présentes, ce qui est normal pour un échantillon fossilisé ayant subi de multiples variations de température extrêmes au cours de millions d’années de conservation. Une couche d'émail est visible à la surface, mais sa luminosité varie considérablement et est même invisible à certains endroits. On observe aussi de grands canaux interconnectés, évoquant un réseau canalaire. Certains de ces canaux sont reliés à la surface par des orifices visibles sur la face antérieure inférieure de la dent. De plus, des inclusions (particules brillantes) sont présentes sur toute la dent. Ces quatre composantes peuvent être visualisées tel qu'illustré à la figure 2 ; la segmentation a été effectuée à l’aide de… Dragonfly Apprentissage profond. Le processus d'apprentissage profond est réalisé à l'aide de l'assistant de segmentation : des images d'entrée sont fournies et un modèle Unet 2.5D est entraîné sur la base de ces données. Quelques captures d'écran sont présentées dans la figure 3. La fourniture d'une ou plusieurs images d'entrée prend généralement moins d'une heure, et l'entraînement lui-même (sans intervention de l'opérateur) peut durer jusqu'à 24 heures. Dans l'exemple illustré à la figure 3, l'entraînement a duré 10 heures au total. La vitesse d'entraînement dépend des spécifications de l'ordinateur, notamment de la mémoire vive (RAM) et de la puissance du processeur graphique (GPU), de la taille des données, du type de modèle choisi et du niveau d'augmentation des données. Dans cet exemple, la taille de l'ensemble de données était de 8,5 Go et les paramètres par défaut d'apprentissage profond ont été utilisés pour un modèle Unet 2.5D sur une machine équipée de 64 Go de RAM et d'un processeur graphique Nvidia 3070 (8 Go de mémoire intégrée).

• La tomodensitométrie permet l'inspection non destructive des détails internes de toutes sortes d'objets, y compris les dents de mégalodon.
• Dragonfly permet l'imagerie et l'inspection des fissures et des canaux internes, ce qui est utile non seulement pour les dents de requin, mais aussi pour les applications de tomographie industrielle.
• L'authenticité de telles dents peut être vérifiée par l'examen de leurs caractéristiques internes naturelles et la présence de canaux, d'inclusions fossilisées et de fissures. Ceci est particulièrement important lors de l'achat ou de la vente de dents de mégalodon. Le même principe s'applique à d'autres objets précieux et uniques, qu'il est préférable de ne pas ouvrir pour évaluer leur authenticité en observant leurs détails internes.
• Dragonfly L'apprentissage profond permet de segmenter des ensembles de données complexes en composants distincts tels que des canaux, des fissures, des couches, etc. Cette technique s'est avérée utile pour l'étude de la dent de mégalodon, mais elle peut également être appliquée à vos pièces manufacturées pour détecter les fissures, localiser les canaux internes ou les obstructions de ces canaux, et bien plus encore.
• Enfin, si vous êtes dentiste animalier, cela peut vous être utile pour comprendre comment effectuer un traitement de canal sur un requin mégalodon, si vous vouliez voyager dans le temps de quelques millions d'années et aider un requin mégalodon souffrant d'un mal de dents.