Une nouvelle méthodologie pour la détection automatique des points en céphalométrie 3D : étude pilote - 22/05/18
, Manal Ezzahmouly a, Mounir El Maghri bBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
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Résumé |
Objectif |
L’objectif de cette étude était d’élaborer une nouvelle méthode de détection automatique des points en céphalométrie tridimensionnelle pour pallier les limites des analyses céphalométriques 2D.
Matériels et méthodes |
Une application a été conçue à l’aide du langage C++ pour l’identification automatique et manuelle de 21 points sur les structures craniofaciales. Notre algorithme est basé sur la mise en œuvre d’un réseau anatomique et géométrique adapté à la structure craniofaciale. Ce réseau a été construit à partir des connaissances anatomiques des points céphalométriques en 3D.
Résultats |
L’algorithme proposé a été testé sur cinq acquisitions CBCT. L’approche proposée pour l’identification automatique en céphalométrie 3D était capable de détecter 21 points avec une erreur moyenne de 2,32mm.
Discussion |
Dans cette étude pilote, nous avons proposé une méthodologie entièrement automatisée pour le repérage des points de la céphalométrie 3D. Un échantillon plus large sera utilisé dans le futur pour la validité et la fiabilité de la méthode.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Mots-clés : Céphalométrie 3D, Tomographie numérique à faisceau conique (CBCT), Orthodontie
Plan
Vol 16 - N° 2
P. 328-337 - juin 2018 Retour au numéro
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- A new methodology for automatic detection of reference points in 3D cephalometry: A pilot study
- Mohammed Ed-Dhahraouy, Hicham Riri, Manal Ezzahmouly, Farid Bourzgui, Abdelmajid El Moutaoukkil
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- Terry El Wak, Roula Akl, Myriam Mati, Elie Khoury, Joseph Ghoubril
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