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Utilizando redes neuronales artificiales para la reconstrucción de modelos óseos geométricos en pacientes con prognatismo mandibular

Autores: Miti, Jelena; Vitkovi, Nikola; Trajanovi, Miroslav; Górski, Filip; Pcurar, Ancua; Borzan, Cristina; Sabu, Emilia; Pcurar, Rzvan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Utilizando redes neuronales artificiales para la reconstrucción de modelos óseos geométricos en pacientes con prognatismo mandibular


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Modelos 3D
Mandíbula humana
Modelo paramétrico
Modelo óseo personalizado
Parámetros morfométricos
Prognatismo mandibular.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los modelos 3D específicos del paciente de la mandíbula humana están encontrando una utilidad creciente en campos médicos como la cirugía oral y maxilofacial, la ortodoncia, la odontología y las ciencias forenses. La creación eficiente de modelos óseos 3D personalizados plantea un desafío clave en estas aplicaciones. Las soluciones existentes a menudo se basan en modelos estadísticos 3D de huesos humanos, ofreciendo ventajas en la adaptación geométrica rápida del hueso y flexibilidad al capturar una variedad de variaciones anatómicas, pero también una desventaja en términos de precisión reducida al representar formas específicas. Teniendo esto en cuenta, el modelo paramétrico propuesto permite la manipulación precisa utilizando parámetros morfométricos adquiridos de imágenes médicas. Este documento destaca la importancia de emplear el modelo paramétrico en la creación de un modelo óseo personalizado, ejemplificado a través de un estudio de caso dirigido a la reconstrucción de prognatismo mandibular. Se describe un modelo personalizado como una nube de puntos 3D determinada mediante la utilización de una serie de funciones paramétricas, determinadas por la aplicación de morfometría geométrica, propiedades morfológicas y redes neuronales artificiales en el conjunto de datos de entrada de muestras de mandíbula humana. Con un 95.05% del área de superficie del modelo personalizado mostrando desviaciones dentro de -1.00-1.00 mm en relación al modelo poligonal de entrada, y una desviación máxima de 2.52 mm, esta investigación destaca los beneficios del enfoque paramétrico, especialmente en la planificación preoperatoria de cirugías de deformidades mandibulares.

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