Diseño de una metodología para el mejoramiento de procesos odontológicos basados en técnicas de segmentación en odontología digital

Abstract

This thesis proposes a methodology for supporting orthodontic treatments through image processing techniques in digital dentistry. Led by Juan David Tamayo Quintero at the Universidad Nacional de Colombia, the research aims to improve orthodontic processes using artificial vision and image processing. The study focuses on developing tools for dental arch shape classification and analysis, employing image processing methods. The methodology integrates data structures for dental models, including various file formats like PLY, STL, OBJ, and PCD. Point cloud data representation is explored, emphasizing neighborhood and curvature estimation techniques.

The document introduces the creation of a database comprising digitized dental models and outlines arch form classification methodologies, including ovoid, tapered, and square forms, along with morphometric templates. Ground truth determination methods and statistical analyses for evaluating model accuracy are also presented.

The data analysis and implementation section details techniques for representing data in a 2.5D space, image projections, and segmentation methods, including watershed segmentation. Two software tools, DentalArch and DentiShape3D, were developed to aid in dental arch analysis, incorporating machine learning and image processing techniques.

The conclusion reflects on achievements in image processing and database construction, highlighting future work areas such as enhancing sample diversity and reducing evaluator biases.

The thesis provides a contribution to the field of digital dentistry, offering methodologies and tools to improve orthodontic processes through image processing techniques​ (Texto tomado de la fuente).

Esta tesis propone una metodología para apoyar los tratamientos de ortodoncia a través de técnicas de procesamiento de imágenes en la odontología digital. Dirigida por Juan David Tamayo Quintero en la Universidad Nacional de Colombia, la investigación tiene como objetivo mejorar los procesos de ortodoncia utilizando visión artificial y procesamiento de imágenes. El estudio se centra en desarrollar herramientas para la clasificación y análisis de la forma del arco dental, empleando métodos de procesamiento de imágenes y técnicas de aprendizaje automático. La metodología integra estructuras de datos para modelos dentales, incluyendo varios formatos de archivo como PLY, STL, OBJ y PCD. Se explora la representación de datos de nube de puntos, haciendo hincapié en técnicas de estimación de vecindario y curvatura.

El documento presenta la creación de una base de datos que comprende modelos dentales digitalizados y describe metodologías de clasificación de forma de arco, incluyendo formas ovoide, cónica y cuadrada, junto con plantillas morfométricas. También se presentan métodos de determinación de la verdad fundamental y análisis estadísticos para evaluar la precisión del modelo.

La sección de análisis de datos e implementación detalla técnicas para representar datos en un espacio 2.5D, proyecciones de imágenes y métodos de segmentación, incluida la segmentación de cuenca hidrográfica. Se desarrollaron dos herramientas de software, DentalArch y DentiShape3D, para ayudar en el análisis del arco dental, incorporando técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes.

La conclusión reflexiona sobre los logros en el procesamiento de imágenes y la construcción de bases de datos, destacando áreas de trabajo futuro como mejorar la diversidad de muestras y reducir los sesgos del evaluador.

La tesis proporciona una contribución al campo de la odontología digital, ofreciendo metodologías y herramientas para mejorar los procesos de ortodoncia a través de técnicas de procesamiento de imágenes