Tiefes Lernen für gummiartiges Lächeln Segmentierung

Ein gummiartiges Lächeln (übermäßige Sichtbarkeit des Zahnfleisches beim Lächeln) ist nicht nur ein ästhetisches Problem, sondern auch ein wichtiger Parameter in Bezug auf die parodontale Gesundheit. Aktuelle Bewertungsmethoden sind subjektiv und nicht standardisiert, was zu Einschränkungen sowohl der klinischen Genauigkeit als auch der Patientenkommunikation führt. In den letzten Jahren wurden KI-basierte Modelle in der Zahnbildanalyse und in diagnostischen Prozessen effektiv eingesetzt. Diese Studie zielt darauf ab, ein KI-unterstütztes objektives und reproduzierbares Analysemodell zu entwickeln, mit dem sowohl ästhetische als auch parodontale Perspektiven unter Verwendung eines einzigartigen Datensatzes aus Bildern, die durch standardmäßige klinische Protokolle erhalten und von demselben Experten gekennzeichnet sind, bewertet werden können.

Personen im Alter von 12 Jahren ohne Oberkiefer (Zähne #13-23) werden in die Studie einbezogen. Patienten mit fehlenden vorderen Oberkieferzähne (Zähne #13-23), signifikanten anatomischen Pathologien oder Smile-interferierenden Faktoren (z. B. Gesichtsbehörden, kieferorthopädische Geräte, Gesichtshaar) werden ausgeschlossen.

Standardisierte Frontalfotos werden mit einem einzelnen Gerät (iPhone 15) aufgenommen, um eine Konsistenz in der Auflösung, Beleuchtung und Farbbalance zu gewährleisten. Die Bilder werden aus einem festen Abstand von 15 cm mit den Teilnehmern in aufrechter Position, den Augen nach vorne und den Köpfen, die auf die horizontale Ebene Frankfurt ausgerichtet sind, aufgenommen. Um die Standardisierung aufrechtzuerhalten, werden die Gitterlinien des Smartphones verwendet, um die horizontale Linie mit den Pupillen und vertikalen Linien mit den Nasenalänen auszurichten.

Bilder von hohen, durchschnittlichen und niedrigen Smile-Linien werden von einem Parodontologen unter Verwendung des webbasierten Annotationstools maßgeblich gekennzeichnet. Es werden sichtbare Gingiva -Bereiche als Polygone annotiert, die über den unteren Rand der Oberlippe und durch den Gingivalrand minderwertig begrenzt sind. Für Teilnehmer mit hohen Smiling -Linien wird die Gingival -Anzeige unter Verwendung von ImageJ (National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA) gemessen, wobei die Kalibrierung über eine in jedes Foto eingebettete parodontale Sonde durchgeführt wird. Ein Pixel-zu-Millimeter-Umwandlungsfaktor wird abgeleitet und auf Messungen zwischen der Oberlippe und dem Gingivalrand im vorderen Sextanten des vorderen Oberkiefers angewendet (Zähne #13-23). Entfernungen zwischen gepaarten Wahrzeichen (Punkte 7-13, 8-14, 9-15, 10-16, 11-17, 12-18) werden in Millimetern gemessen. AI-basierte Segmentierungsausgänge (über Makesese) werden statistisch im Vergleich zu ImageJ-Messungen zur Beurteilung der Korrelation im Vergleich.