Deep Learning per Gummy Smile Segmentation

Un sorriso gommoso (eccessiva visibilità delle gengive quando sorridono) non è solo una questione estetica ma anche un parametro importante in termini di salute parodontale. Gli attuali metodi di valutazione sono soggettivi e non standardizzati, portando a limitazioni sia nell'accuratezza clinica che nella comunicazione del paziente. Negli ultimi anni, i modelli basati sull'intelligenza artificiale hanno iniziato ad essere effettivamente utilizzati nell'analisi delle immagini dentali e nei processi diagnostici. Questo studio mira a sviluppare un modello di analisi obiettivo e riproducibile supportato dall'intelligenza artificiale in grado di valutare il sorriso gommoso da prospettive estetiche e parodontali utilizzando un set di dati unico composto da immagini ottenute attraverso protocolli clinici standard ed etichettati dallo stesso esperto.

Gli individui di età pari o superiore a 12 anni senza una perdita di denti anteriori mascellari (denti #13-23) sarà inclusa nello studio. I pazienti con denti mascellari anteriori mancanti (denti n. 13-23), patologie anatomiche significative o fattori che interfongono il sorriso (ad es. Piercing facciali, elettrodomestici ortodontici, peli del viso).

Le fotografie frontali standardizzate verranno scattate utilizzando un singolo dispositivo (iPhone 15) per garantire coerenza in risoluzione, illuminazione e bilanciamento del colore. Le immagini verranno catturate da una distanza fissa di 15 cm con i partecipanti in posizione verticale, gli occhi rivolti in avanti e le teste allineate al piano orizzontale di Francoforte. Per mantenere la standardizzazione, le linee della griglia dello smartphone verranno utilizzate per allineare la linea orizzontale con le pupille e le linee verticali con le ala nasali.

Le immagini di linee di sorriso alte, medie e basse saranno etichettate da un parodontista utilizzando lo strumento di annotazione basato sul Web. Le aree gengivali visibili saranno annotate quando i poligoni delimitati superiormente dal bordo inferiore del labbro superiore e inferiormente dal margine gengivale. Per i partecipanti con linee di sorriso elevate, il display gengivale verrà misurato usando ImageJ (National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA), con calibrazione eseguita tramite una sonda parodontale incorporata in ogni foto. Un fattore di conversione da pixel a millimetro sarà derivato e applicato alle misurazioni tra il labbro superiore e il margine gengivale nel sestante mascellare anteriore (denti n. 13-23). Le distanze tra punti di riferimento accoppiati (punti 7-13, 8-14, 9-15, 10-16, 11-17, 12-18) saranno misurate in millimetri. Gli output di segmentazione basati sull'intelligenza artificiale (tramite Takeense) saranno statisticamente confrontati con le misurazioni ImageJ per valutare la correlazione.