치주질환 예측 시스템

PDP(치주 질환 예측) 소프트웨어에는 a) 데이터 로딩 창(DLW) b) 3차원 구강 모델(3DM) 및 c) PLI(치주 부착 손실 표시기)의 세 가지 구성 요소가 있습니다. 1057명의 지원자의 인구통계학적 및 임상적 검사가 DLW에 기록되었습니다. 감독되지 않은 기계 학습 K 수단 군집 분석을 사용하여 연구 모집단에서 얻은 데이터를 분류하고 치주 위험 그룹을 식별했습니다. 구강 스캐너는 환자의 직접 광학 구강 데이터를 캡처하고 3DM으로 전송하는 데 사용되었습니다. 구강 모델은 오목한 모델을 얻기 위해 두 가지 알고리즘 단계를 거쳤습니다. 먼저, Dijkstra의 알고리즘을 사용하여 치은과 치아를 분리하는 치은 곡선을 추출하였다. 구강 모델에서 오목한 영역의 경계를 결정하는 한계 곡선은 치은 곡선을 사용하여 얻었습니다. 그런 다음 구강 모델의 적절한 위치에서 치은 손실 및 치근 소실로 치은 후퇴를 모방하고 추가로 동일한 환자에 속하는 마지막 4개의 다른 3차원 오목 모델(상악, 하악, 전치 및 구치)을 기준으로 점수를 매겼습니다. 치주과 전문의 25명을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 실제 치은 후퇴와 유사성에 대해 조사하였다.