Sorriso gommoso e ıntelligence artificiale

Tra le cause del sorriso gommoso (GS) vi sono l'eccessivo sviluppo verticale della mascella anteriore, l'iperattività dei muscoli peroralici che causano un'eccessiva elevazione delle labbra durante il sorriso e la breve lunghezza clinica della corona. La breve lunghezza della corona clinica aumenta la suscettibilità a GS. L'eruzione passiva alterata, l'infiammazione gengivale e l'iperplasia gengivale contribuiscono a una ridotta lunghezza della corona clinica. I casi in cui la dimensione verticale dei denti è più corta della dimensione orizzontale suggeriscono che l'eruzione passiva è un fattore che contribuisce a GS.

L'entità di GS non è omogenea su tutti i denti coinvolti nel sorriso e spesso deriva da molteplici fattori eziologici. Quando il display gengivale è di 3 mm, viene attribuito esclusivamente al tessuto gengivale eccessivo. Se sono presenti un ulteriore 2,2 mm di display gengivale (3 mm + 2,2 mm), l'eccesso mascellare verticale (VME) è considerato un fattore che contribuisce. Quando si osserva un ulteriore 2,8 mm di display gengivale (3 mm + 2,2 mm + 2,8 mm), viene implicato il labbro ipermobile (HM). Ad esempio, un 3 mm gs rispetto all'incisivo centrale sinistro mascellare può essere dovuto al solo labbro HM, mentre un GS ≥8 mm sul secondo premolare mascellare a sinistra può derivare da una combinazione di labbro HM (2,8 mm), tessuto gengivale eccessivo ( 3 mm) e VME (2,2 mm). Ciò evidenzia l'importanza di misurare GS a ciascun livello del dente per una diagnosi accurata e una pianificazione personalizzata del trattamento.

La valutazione di GS asimmetriche richiede misurazioni individuali per ciascun dente, che può aumentare la probabilità di errore e il tempo della sedia del paziente. Dato il significato della ricerca scientifica nell'identificazione di strategie di intervento personalizzate per il design del sorriso estetico, l'intelligenza artificiale (AI) potrebbe aiutare a trasformare la natura soggettiva della percezione estetica in una piattaforma individualizzata e scientifica seguendo specifici parametri di riferimento. L'uso di misurazioni precise e valide nella valutazione GS può facilitare la diagnosi, la valutazione eziologica e la pianificazione del trattamento.

Stabilendo un set di dati completo, i contributi di varie eziologie possono essere analizzati confrontando le variabili misurate con i valori di riferimento ideali. Un'analisi meticolosa dei fattori etiopatogenetici e la gravità della condizione può essere ottenuta attraverso un tale approccio. Ricerche precedenti indicano la necessità di ulteriori studi che convalidano l'accuratezza e la sensibilità della diagnosi di GS e della sua valutazione eziologica.

Ad oggi, non è stato trovato alcun studio in letteratura che valuta il display gengivale usando AI. A differenza degli studi che utilizzano set di dati di test o set di dati ad accesso completamente aperto per il punteggio di precisione, i dati ottenuti in questa ricerca sono derivati ​​esclusivamente da un set di dati di formazione. Per ottimizzare la strategia di convalida del modello AI, le metriche cliniche selezionate sono state misurate separatamente per ciascun dente coinvolto nella GS. L'etichettatura è stata eseguita utilizzando una piattaforma di annotazione basata sul Web autorizzata che consente più opzioni di annotazione.

Questo studio includerà pazienti con una linea di sorriso elevata, selezionati da coloro che si applicano al Dipartimento di Parodontologia, Facoltà di Odontoiatria, Università di Gazi. L'etichettatura delle fotografie dei pazienti sarà eseguita da due ricercatori: un parodontologo ed esperto senior in artificiale intelligenza (AI) e sviluppo del software. Le fotografie di pazienti con sorriso gommoso (GS) saranno utilizzate per creare set di dati di addestramento, convalida e test.

È stato utilizzato il semplice metodo di campionamento casuale, con un livello di confidenza di 0,95, prevalenza di 0,1 e un margine di errore di 0,05. La formazione di questi set di dati seguirà i passaggi descritti di seguito.

È stata condotta una revisione della letteratura per identificare i metodi di standardizzazione per le misurazioni della visibilità gengivale. Tuttavia, non è stato trovato alcun sistema di righelli che consente la calibrazione simultanea e la misurazione del display gengivale nei denti. Di conseguenza, è emersa la necessità di sviluppare un sistema di righelli progettato su misura per questa ricerca.

Il display gengivale verrà determinato utilizzando un modello ibrido. Il processo di formazione includerà le metriche di accuratezza dei pixel (PA) e intersezione media su Union (MIOU). Il set di dati sarà diviso in sottoinsiemi di formazione, convalida e test. Le immagini subiranno ridimensionamento, normalizzazione e trasformazione in tensori come parte del flusso di lavoro di preelaborazione