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Procesamiento de imágenes en radiografías dentales para la identificación de periodontitis localizada en incisivos inferiores

Contenido principal del artículo

Salvador M. Malagón-Soldara
Maria del Carmen Cornejo-Serrano
Eloisa B. Villalobos-Oliver
Jennifer M. Patino-Ortiz
Luis Daniel Peña-Avila

Resumen

El objetivo de este trabajo es mostrar las técnicas de procesamiento de imágenes en radiografías dentales, para la identificación de la periodontitis. La programación está basada en el lenguaje Python, junto al procesamiento se utilizan las librerías de OpenCV; las radiografías que se analizan pasan por un preprocesamiento en el cual se le agregan filtros para preparar la imagen, después pasa por múltiples transformaciones morfológicas para tener una visión independiente del diente y las crestas alveolares. Posteriormente, se hacen las mediciones correspondientes de la pérdida ósea, si este se encuentra en un 30% por debajo de la cresta alveolar indica que es periodontitis localizada. La población de estudio estuvo conformada por una totalidad de 35 imágenes radiografías de dos diferentes consultorios, en el año 2022, las radiografías son del tipo panorámica para la observación de los detalles de la estructura. Se concluye el estudio afirmando que el comportamiento del programa realizado fue el esperado ya que relaciona las longitudes desde la raíz con respecto a la disminución de la cresta alveolar en un porcentaje de reducción, los resultados alcanzados con la aplicación del programa son fiables para dar un diagnóstico y se pueden tomar como completo al examen periodontal como forma de monitoreo de la velocidad de pérdida ósea alveolar.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Malagón-Soldara, S. M., Cornejo-Serrano, M. del C., Villalobos-Oliver, E. B., Patino-Ortiz, J. M. ., & Peña-Avila, L. D. . (2023). Procesamiento de imágenes en radiografías dentales para la identificación de periodontitis localizada en incisivos inferiores. Revista Mapa, 7(32). Recuperado a partir de https://revistamapa.org/index.php/es/article/view/383
Sección
Artículos

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