Modelo de Detección de la Pérdida Ósea Radiográfica Basada en Deep Learning

Presentamos el proceso de etiquetado de una base de datos compuestas por radiografías de tipo periapical con los atributos utilizados para la detección de la Perdida Ósea Radiográfica como información de desarrollo de un modelo de aprendizaje convolucional. Las radiografías periapicales fueron extraídas previo protocolo ético y moral ante la Dirección Administrativa General de Servicios de Salud de la Universidad Santo Tomas, tales radiografías presentan variaciones de acuerdo con el protocolo de toma radiográfica, radio lucidez, radiopacidad, contrastes, indicaciones del especialista, cuadrante de la boca, entre otras. Tomando en cuenta la normativa de trabajo periodontal se identificaron los puntos de interés para la identificación de la Perdida Ósea Radiográfica y bajo la supervisión de expertos periodoncistas se realizó el proceso de etiquetado bajo la técnica de caja delimitadora. Teniendo así 2379 Radiografías Periapicales de las cuales se identificaron 4175 piezas dentales y 5229 puntos de interés para identificación de la Perdida Ósea Radiográfica.

• Autores: Manjarres Campo, Christian David
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/42508
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/42508
• Palabra clave: Periapical X Ray; Labels; Tooth; Periodontics; Periodontal Bone Loss; Deep Learning; Artificial Intelligence; Tecnología de la información; Cambio tecnológico; Salud; Tecnología de la información (equipos); Mecatrónica; Radiografías Periapicales; Etiquetado; Piezas Dentales; Periodoncia; Perdida Osea Radiográfica; Deep Learning; Inteligencia Artificial
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