En los últimos años, ha habido un aumento significativo en la colaboración entre la imagen médica y la tecnología de inteligencia artificial. El uso de técnicas automatizadas para detectar síntomas médicos se ha vuelto cada vez más prevalente. Sin embargo, ha habido una falta de investigación sobre la relación entre los dientes impactados y el nervio alveolar inferior (IAN) en las imágenes DPR. La compresión severa de los dientes contra el IAN puede requerir el tratamiento del canal nervioso. Para reducir la ocurrencia de tales eventos, este estudio tiene como objetivo desarrollar un sistema de detección auxiliar capaz de localizar con precisión las posiciones relativas del IAN y los dientes impactados a través de la detección de objetos y el mejoramiento de la imagen. Este sistema está diseñado para acortar la duración de los exámenes para los dentistas al mismo tiempo que mitiga las posibilidades de errores diagnósticos. Las innovaciones en esta investigación son las siguientes: (1) el uso de YOLO_v4 para identificar los dientes impactados y el IAN en las imágenes DPR logra una precisión del 88%. Sin embargo, el algoritmo desarrollado en este estudio logra una precisión del 93%. (2) El mejoramiento de la imagen se utiliza en este estudio para ampliar el conjunto de datos, con una precisión de hasta un 2-3% de mejora en la detección de enfermedades. (3) La técnica de segmentación propuesta en este estudio supera los métodos anteriores al lograr una precisión un 6% mayor en el diagnóstico dental.