Talia Yeshua
Français : Énoncé du problème : L'imagerie panoramique est très souvent utilisée pour démontrer les structures oromaxillo-faciales en une seule image, avec un inconfort minimal pour le patient et une faible dose de rayonnement. Cependant, il n'existe actuellement aucune pratique universelle pour générer un rapport radiographique spécifique pour l'imagerie panoramique. L'utilisation de l'intelligence artificielle peut faciliter la production d'un tel rapport, ce qui favorisera davantage la gestion et la communication avec les patients. Méthodologie et orientation théorique : Un algorithme de machine à vecteurs de support (SVM) a été utilisé pour cartographier les restaurations dentaires dans des images panoramiques. Quatre-vingt-trois images panoramiques anonymisées ont été analysées. Les images contenaient au total 738 restaurations dentaires, regroupées en 8 catégories, à savoir les obturations, les couronnes, les traitements du canal radiculaire et les implants. Un algorithme de vision par ordinateur, basé sur des seuils adaptatifs, a été développé pour segmenter automatiquement les restaurations, qui ont une radio-opacité élevée. Ensuite, l'algorithme a extrait des vecteurs de caractéristiques numériques caractérisant le contour et la texture de chaque restauration segmentée. À l'aide de ces vecteurs, l'algorithme SVM a été formé pour classer les restaurations en fonction des caractéristiques uniques caractérisant chaque type de restauration. Les performances de classification ont été évaluées à l'aide d'une approche de validation croisée. Résultats : L'algorithme a segmenté 1305 résultats, dont 698 des 738 restaurations dentaires (94,6 %) et d'autres régions radio-opaques, qui ont été segmentées par erreur. Suite à la classification SVM, toutes ces régions radio-opaques n'étaient pas affichées sur l'image car elles étaient correctement classées comme fausses marques. Cependant, quelques restaurations ont également été classées comme fausses marques, et donc l'algorithme a finalement affiché 90,6 % des restaurations. Les restaurations dentaires affichées ont été correctement classées dans les 8 différentes catégories avec une précision globale de 93,6 %. Conclusion et signification : Sur la base de la forme unique et de la distribution des niveaux de gris caractérisant chaque type de restauration dentaire dans les images panoramiques,