Identificar las piezas dentarias mediante procesamiento digital de imágenes y Deep Learning
Contexto: Los profesionales de la salud oral requieren un amplio estudio para identificar la anatómica de las piezas dentarias con su respectiva morfología, para esto se preparó un modelo computacional basado en inteligencia artificial (IA) que crea una interfaz gráfica y permite al usuario identif...
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI)
2022-10-01
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| Series: | Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://localhost/Serie%20cientifica/ojs/index.php/serie/article/view/1159 |
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| Summary: | Contexto: Los profesionales de la salud oral requieren un amplio estudio para identificar la anatómica de las piezas dentarias con su respectiva morfología, para esto se preparó un modelo computacional basado en inteligencia artificial (IA) que crea una interfaz gráfica y permite al usuario identificar cada pieza dental. Método: Para realizar el caracterizado de la estructura morfológica de una pieza dental, se emplearon técnicas experimentales de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI); es decir, llevar su anatomía dental; color, tamaño y forma a representaciones computacionales. Para lo cual, se preparó un banco de imágenes de piezas dentales, que fueron obtenidas tanto en la clínica de la Facultad Piloto de Odontología e internet. El modelo se basó en Redes Neuronales Convolucionales (RNC) y pasó por fases propias del PDI Resultados: El algoritmo fue desarrollado en Matlab, y los resultados sometidos a validación de expertos, luego del entrenamiento, las pruebas revelaron una precisión del 94.49% para detección de dientes, mientras que para las muelas la efectividad fue de un 87,5% en la detección individual. Conclusiones: El trabajo sugiere que la cantidad de imágenes etiquetadas contribuye a mejorar la precisión de los resultados siempre que sean de alta resolución, además queda claro que existe influencia entre el espectro visible y no visible de las imágenes para el reconocimiento de las piezas dentarias.
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| ISSN: | 2306-2495 |