How to categorize a panoramic images database for automatically detection of dental treatments

  1. María Prados-Privado 12
  2. Javier García Villalón 2
  3. Rosa Rojo 23
  4. Antonio Blázquez Torres 2
  5. Carlos Hugo Martínez-Martínez 2
  6. Carlos Ivorra 2
  1. 1 Department of Signal Theory and Communications, Higher Polytechnic School, Universidad de Alcalá de Henares, Spain
  2. 2 Asisa Dental. Research Department, Madrid, Spain
  3. 3 Department of Dentistry, Faculty of Health Sciences, Alfonso X el Sabio University, Madrid, España
Revista:
Academic Journal of Health Sciences: Medicina Balear

ISSN: 2255-0560

Año de publicación: 2023

Volumen: 38

Número: 2

Páginas: 73-77

Tipo: Artículo

DOI: 10.3306/AJHS.2023.38.02.73 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openIbdigital editor

Resumen

Objetivos: El objetivo de este estudio es proporcionar una metodología para categorizar imágenes dentales que serán usadas para detectar objetos dentales sin que exista segmentación por sexo o edad y la cual ayude en el diagnóstico y la práctica clínica. Métodos: 10.677 imágenes panorámicas fueron examinadas por 4 examinadores. En cada diente, los examinadores indicaron la existencia de dicho diente y la posición del mismo de acuerdo a la notación FDI. Posteriormente, para cada diente existente, se detalló la existencia o no de las variables analizadas. Dichas variables son: empastes, coronas, implantes, endodoncias, caries y prótesis. Se realizó un estudio de la concordancia inter e intra examinador. Resultados: Los resultados alcanzados son estadísticamente significativos. Ambas parejas obtuvieron una concordancia casi perfecta, k=0.9, en todas las variables excepto en los empastes, donde kappa toma un valor de k=0.8 y en las caries, donde la concordancia fue moderada. La concordancia intra-examinador fue pobre para las caries y casi perfecta para el resto de variables. Conclusiones: Una correcta categorización es esencial para obtener buenos resultados en las aplicaciones en las que se emplean las redes neuronales y la inteligencia artificial. Este estudio muestra cómo categorizar una base de datos de imágenes panorámicas que vayan a ser empleadas para detectar objetos en el campo de la odontología.

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