Sistema de Predicción de Enfermedad Periodontal

El software de predicción de enfermedad periodontal (PDP) tiene tres componentes: a) ventana de carga de datos (DLW), b) modelo tridimensional de la boca (3DM) yc) indicador de pérdida de inserción periodontal (PLI). Los exámenes demográficos y clínicos de 1057 voluntarios se registraron en DLW. Se utilizó un análisis de agrupamiento de medios K de aprendizaje automático no supervisado para categorizar los datos obtenidos de la población de estudio e identificar los grupos de riesgo periodontal. Se utilizó un escáner intraoral para capturar datos intraorales ópticos directos de un paciente y transferirlos al 3DM. El modelo intraoral pasó por dos pasos de algoritmo para obtener un modelo empotrado. Primero, se extrajeron las curvas gingivales que separan la encía y el diente utilizando el algoritmo de Dijkstra. Las curvas límite que determinan los límites de las regiones hundidas en el modelo intraoral se obtuvieron luego usando curvas gingivales. Luego se imitó la recesión gingival mediante la pérdida de encía y la desaparición de las raíces de los dientes en las ubicaciones adecuadas en el modelo intraoral y, además, se puntuaron los cuatro últimos modelos tridimensionales diferentes (maxilar, mandíbula, dientes anteriores y dientes posteriores) pertenecientes al mismo paciente. sobre la similitud con la recesión gingival real por 25 especialistas en periodoncia a través de una encuesta en línea.