Caracterización de piezas dentales a partir de modelos 3D (2008)
En esta tesis de maestría se presenta la segmentación y caracterización automática de piezas dentales de modelos de estudio dental digitalizados. En la adquisición de los modelos se emplea el digitalizador 3D VIVID 9i. El método de segmentación automático consiste en utilizar dos imágenes de rango, una de vista plana y una de vista panorámica, obtenidas a partir de la malla 3D, para generar dos perfiles de profundidad que en conjunto permiten encontrar la ubicación de los intersticios dentales. Ésta segmentación busca proporcionar información necesaria para un futuro sistema de diagnóstico y planeación de tratamientos de ortodoncia. Una de las características importantes en los modelos es el ancho mesiodistal (MD) de las piezas dentales; dicho ancho MD se mide sobre los segmentos detectados de forma automática. Éstas mediciones automáticas, se evalúan comparándolas con el ancho MD medido por especialistas de forma manual (sobre el modelo de yeso) y de forma semi-automática (sobre la pantalla). Los resultados muestran la necesidad de optimizar el método de segmentación automático, pero permiten pensar que las medidas semi-automáticas son una alternativa inmediata / Abstract: In this master’s thesis is presented an automatic segmentation and caracterization of teeth of digitized dental study model. In the models’s acquisition the 3D digitizer VIVID 9i is used. The automatic segmentation method consists in using two range images, plan view and panoramic view, obtained from the 3D mesh, to generate two depth profiles to find dental interstices location. This segmentation seeks to provide necessary data for a future system of diagnostic and design of orthodontics treatments. One of the important features in the models is the tooth mesiodistal width, (MW); thisMWis measured on the sensed segments automatically. These automatic measurements, are evaluated comparing them with the MW measured by experts in manual way (on plaster model) and in semi-automatic way (on the screen). The results show the necessity of optimizing the automatic segmentation method, but they allow to think that the semi-automatic measures are an immediate alternative.