|
Abstract:
|
[spa] Introducción: La inteligencia artificial (IA) es una herramienta que ayuda en el diagnóstico de patologías que requieren para su detección imágenes radiográficas. En odontología la periodontitis apical (PA) es una de estas patologías, pues es la presencia de radiolucidez periapical lo que nos indica el diagnóstico de periodontitis apical. Objetivo: Exponer como la IA, concretamente el deep learning (DL) ayuda al odontólogo en el diagnóstico de la PA y de esta forma favorecer la integración de la IA en el campo odontológico. Metodología: Se creo una base de datos, con imágenes radiográficas de distintos dientes con lesiones apicales, a los que se les realizó tratamiento endodóntico con la misma técnica de instrumentación y obturación. Para el análisis de las imágenes se ha utilizado el software de AnotIA que permite anotar y segmentar con precisión las radiografías y que ofrece además una serie de herramientas que permiten agregar notas, etiquetas y comentarios detallados. Se han utilizado dos etiquetas, una para indicar que la lesión se ha curado (0) y la otra que no ha curado (1), que se utilizan para contrastar la información proporcionada por el especialista con los resultados obtenidos por DL. Discusión-Conclusiones: Muchos profesionales presentan unos conocimientos muy limitados para evaluar las aplicaciones de la IA a la odontología. Estos profesionales para conseguir una alta cualidad en cualquier aplicación de la IA en la odontología necesitan un básico conocimiento y unas habilidades para evaluar la IA dental. Es necesaria la formación tanto en pregrado como en el postgrado con el fin de establecer un conjunto mínimo de resultados que los estudiantes deben adquirir cuando se les enseña sobre inteligencia artificial en el terreno bucal y dental. En nuestra investigación, si bien hemos empleado una pequeña muestra de imágenes radiográficas, hemos podido exponer como es nuestra sistemática para poder acceder a realizar un estudio de DL. Palabras clave: machine learning, deep learning, periodontitis apical. ; [eng] Introduction: Artificial intelligence (AI) is a powerful tool that assists in the diagnosis of pathologies that require radiographic imaging for detection. In dentistry, apical periodontitis (AP) is one such condition, as the presence of periapical radiolucency serves as a key diagnostic indicator. Objective: To demonstrate how AI, particularly deep learning (DL), supports dental professionals in diagnosing AP, thereby promoting the integration of AI in the dental field. Methodology: A database was created using radiographic images of various teeth with apical lesions, all of which underwent endodontic treatment using the same instrumentation and obturation technique. For image analysis, the AnotIA software was employed, which enables precise annotation and segmentation of radiographs and offers a range of tools for adding notes, labels, and detailed comments. Two labels were used: one indicating that the lesion had healed (0), and the other indicating that it had not healed (1). These labels were used to compare the specialist’s assessment with the results obtained through DL. Discussion-Conclusions: Many professionals have limited knowledge regarding the application of AI in dentistry. To ensure highquality implementation of AI in dental practice, these professionals require foundational knowledge and skills to evaluate dental AI systems. Training at both undergraduate and postgraduate levels is essential in order to establish a minimum set of learning outcomes that students must achieve when being taught about AI in the oral and dental domains. In our study, although we worked with a small sample of radiographic images, we were able to present our systematic approach to conducting a DL-based investigation. |
Sistema de anotación de imágenes radiológicas 2D de periodontitis apical para su estudio mediante Deep Learning