ES2692545T3 - Un procedimiento de clasificación de superficies de diente - Google Patents

Abstract

Un procedimiento implementado por ordenador para procesamiento de imágenes dentales, comprendiendo el procedimiento: obtener (S100) una imagen digital de uno o más dientes y regiones no de diente tal como áreas de la encía o áreas del fondo; segmentar regiones de diente de la imagen digital respecto a la regiones no de diente; detectar (S110, S120) un primer límite (74, 84) entre regiones no de diente que tienen una intensidad de píxel más alta y una región de diente y un segundo límite (76, 82) entre regiones no de diente que tienen intensidad del píxel más baja y la región de diente; calcular (S132, S134), en cada uno del primer límite (74, 84) y del segundo límite (76, 82), primera y segunda relaciones de límite, respectivamente, de los valores en escala de grises medios para el área de diente sobre un lado del límite en una sección (44, 54) del límite a los valores en escala de grises medios para el área no de diente en el otro lado del límite en la sección (44, 54) del límite; calcular (S136) una tercera relación de los valores en escala de grises medios para el área de diente cerca del primer límite en la primera sección (44) del límite a valores en escala de grises medios para el área de diente cerca del segundo límite en la segunda sección (55) del límite; clasificar (S150) una superficie de diente como o bien suave o bien oclusal usando la primera y segunda relaciones de límite y la tercera relación; procesar (S160) la imagen digital para procesamiento de imagen dental de acuerdo con la clasificación de superficies de diente; y notificar los resultados del procesamiento sobre una pantalla (S170).

Description

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

DESCRIPCION

Un procedimiento de clasificacion de superficies de diente Campo de la invencion

La invencion se refiere en general a captacion de imagen intraoral y dental. Mas espedficamente, la invencion se refiere a procedimientos para clasificar la superficie de diente para procesamiento posterior.

Antecedentes de la invencion

A pesar de las mejoras en las tecnicas de deteccion, tratamiento, y prevencion, la caries dental continua siendo una situacion ampliamente prevalente que afecta a personas de todos los grupos de edad. Si no se trata apropiada y rapidamente, la caries puede conducir a danos dentales permanentes e incluso a la perdida de dientes.

Los procedimientos tradicionales para deteccion de caries incluyen el examen visual y la prueba tactil con un dispositivo explorador dental puntiagudo, frecuentemente ayudado por la captacion de imagen radiografica (rayos X). La deteccion usando estos procedimientos puede ser de alguna forma subjetiva, variando en la precision debido a muchos factores, incluyendo la experiencia del medico, localizacion del sitio infectado, extension de la infeccion, condiciones de vision, precision y procesamiento del equipo de rayos X, y otros factores. Hay tambien riesgos asociados con las tecnicas de deteccion convencionales, incluyendo el riesgo de danar un diente debilitado y extender la infeccion con procedimientos tactiles asf como la exposicion a la radiacion de rayos X. En el momento en que la caries es evidente bajo un examen visual y tactil, la enfermedad esta generalmente en un estado avanzado, requiriendo un empaste y, si no se trata a tiempo, conduciendo posiblemente a la perdida de diente.

En respuesta a la necesidad de procedimientos mejorados de deteccion de la caries, hay un interes considerable en tecnicas mejoradas de captacion de imagen que no empleen rayos X. Un procedimiento que se ha comercializado emplea florescencia, provocada cuando el diente se ilumina con una luz azul de alta intensidad. Esta tecnica, denominada fluorescencia cuantitativa inducida por la luz (QLF), funciona con el principio de que el esmalte de diente en buen estado, sano produce una intensidad de fluorescencia mas alta bajo la excitacion de algunas longitudes de onda que lo que hace el esmalte desmineralizado que ha sido danado por la infeccion de la caries. La fuerte correlacion entre la perdida de mineral y la perdida de florescencia para la excitacion por luz azul se usa entonces para identificar y evaluar areas de diente con caries. Se ha descubierto una relacion diferente para la excitacion por luz roja, una region del espectro para la que las bacterias y subproductos bacterianos en las regiones con caries absorben y fluorescen mas pronunciadamente que lo que lo hacen las areas sanas.

Se reconoce que, con tecnicas de fluorescencia, el contraste de la imagen que se obtiene corresponde a la gravedad del estado. La identificacion precisa de la caries usando esta tecnica requiere frecuentemente que el estado este en una fase mas avanzada, mas alla de las caries incipientes o precoces, debido a que la diferencia en fluorescencia entre la estructura dental sana y con caries es muy pequena para las caries en una fase precoz. En dichos casos, la precision de deteccion usando tecnicas de florescencia puede no mostrar mejoras notables sobre procedimientos convencionales. Debido a esto, el uso de efectos de fluorescencia parece tener algunos lfmites practicos que impiden una diagnosis precisa de la caries incipiente. Como resultado, un estado de caries puede continuar sin ser detectado hasta que sea mas serio, que requiera un empaste, por ejemplo.

La deteccion de la caries en estas etapas muy precoces es de interes particular para la odontologfa preventiva. Como se ha indicado anteriormente, las tecnicas convencionales no consiguen en general detectar caries en una fase en la que el estado pueda revertirse. Como regla simple general, la caries incipiente es una lesion que no ha penetrado sustancialmente en el esmalte dental. Cuando dicha lesion por caries se identifica antes de que ponga en riesgo la parte de dentina de diente, puede llevarse a cabo frecuentemente una remineralizacion, revirtiendo el dano precoz e impidiendo la necesidad de un empaste. Las caries mas avanzadas, sin embargo, son cada vez mas diffciles de tratar, requiriendo muy frecuentemente algun tipo de empaste u otro tipo de intervencion.

Para aprovechar oportunidades de tecnicas dentales no invasivas en la cavidad de la caries, es deseable que la caries sea detectada en su inicio. En muchos casos, este nivel de deteccion se ha descubierto que es diffcil de conseguir usando las tecnicas de captacion de imagen por fluorescencia existentes, tales como la QLF. Como resultado, las caries precoces pueden continuar sin ser detectadas, de modo que en el momento que se obtiene una deteccion positiva, puede perderse la oportunidad de su reversion usando medidas preventivas de bajo coste.

En la Publicacion de Solicitud de Patente de Estados Unidos asignada en comun N.° 2008/0056551, se usa un procedimiento y aparato que emplea imagenes de diente tanto por reflexion como por fluorescencia para detectar caries. Emplea la retrodispersion observada, o reflectancia, para caries incipientes y en combinacion con los efectos de la fluorescencia, para proporcionar una tecnica mejorada de captacion de imagen dental para detectar caries. La tecnica, denominada como captacion de imagen por fluorescencia con mejora de reflectancia (FIRE), promueve el contraste de imagenes sobre los planteamientos anteriores, y para detectar caries incipientes en fases en las que las medidas preventivas es probable que tengan efecto. Ventajosamente, la deteccion FIRE puede ser precisa en una etapa mas precoz de la infeccion de caries que se haya presentado usando planteamientos de fluorescencia existentes que miden solamente la fluorescencia. La solicitud describe un procedimiento de reduccion de escala

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

para generar la imagen FIRE.

El documento asignado en comun pendiente conjuntamente PCT/CN2009/000078, titulado METHOD FOR DETECTION OF CARIES describe un procedimiento morfologico para generar una imagen FIRE con reducida sensibilidad a la variacion de iluminacion.

El documento US 2010/322490 A1 divulga un procedimiento para cuantificar caries, que comprende generar una imagen digital de un diente, comprendiendo la imagen valores de intensidad de una region de pfxeles correspondientes al diente, encfa y fondo; extraer un area de lesion de las regiones de diente en buen estado mediante la identificacion de regiones de diente, extraer areas de lesion sospechosa, y eliminar falsos positivos; identificar una region adyacente en buen estado que es adyacente al area de lesion extrafda; reconstruir los valores de intensidad para el tejido de diente dentro del area de lesion de acuerdo con valores en la region en buen estado adyacente; y cuantificar el estado de la caries usando los valores de intensidad reconstruidos y los valores de intensidad desde el area de lesion.

El documento US 2005/244794 A1 divulga un procedimiento implementado por ordenador de analisis intra-oral para medicion de eliminacion de placa. El procedimiento implementa algoritmos para segmentar los dientes de interes respecto a la encfa que lo rodea, y usa una imagen en tiempo real basada en un procedimiento de formacion para superponer automaticamente una rejilla sobre cada diente segmentado. Se usan procedimientos de reconocimiento de patrones para clasificar la placa de la encfa circundante y el esmalte, mientras se ignoran efectos de brillos debidos a la reflexion de la luz de la camara y la luz ambiente desde las regiones de esmalte.

El documento US 2008/232662 A1 divulga un aparato de deteccion de contorno que detecta un contorno de diente en una imagen dental, que incluye: un dispositivo de especificacion de alcance rectangular para la estimacion de zonas en la imagen dental como un diente, enda, y fondo respectivamente, y especificar intervalos rectangulares con pfxeles predeterminados en las posiciones estimadas como el diente, enda, y fondo; y un dispositivo de estimacion de sitio para adquirir una cantidad caractenstica basada en informacion de color de los pfxeles en los intervalos rectangulares. La superficie de diente en sf es compleja. Las superficies bucal y lingual de diente son caractensticamente suaves, con un contorno que cambia gradualmente de un lado de diente al otro. Las superficies oclusales, por otro lado, estan tfpicamente picadas y tienen un numero significativo de transiciones en pendiente y contorno sobre la superficie de diente. Como resultado de estas diferencias en las caractensticas superficiales, los mismos tipos de tecnicas de procesamiento y analisis de imagen frecuentemente no funcionan igualmente bien con ambos tipos de superficies de diente. El aspecto caractenstico de las areas de caries a lo largo de las superficies bucal o lingual puede diferir de formas significativas respecto a las superficies oclusales de las caries. Estos tipos disimilares de superficies pueden responder de modo diferente con respecto al contraste de las regiones con caries y reflexion especular, por ejemplo. La hipo-mineralizacion y otros efectos pueden confundir a los algoritmos de procesamiento de imagen disenados para detectar areas sospechosas de caries.

Ademas de la detencion de caries, puede ser util tambien la caracterizacion de la superficie de diente para otros tipos de procesamiento de imagen intraoral y dental, incluyendo procesamiento que se refiere a la forma y aspecto de diente, por ejemplo, y para clasificacion global de imagenes intraorales.

Por ello, puede verse que sena util clasificar el tipo de superficie de diente antes de intentar aplicar tecnicas de deteccion de caries asf como para otros procesamientos. Esta etapa anadida en el analisis de la imagen puede ayudar a mejorar la precision de la deteccion de la caries y reducir el numero de falsos positivos.

Sumario de la invencion

Un objeto de la presente invencion es avanzar la tecnica de procesamiento de imagenes para deteccion de caries dental. Las realizaciones de la presente invencion acometen la necesidad de clasificar las superficies de diente mas precisamente de modo que puedan usarse los procedimientos de procesamiento de imagen apropiados, dependiendo de la naturaleza de la superficie de diente. Una ventaja del procedimiento de la presente invencion es que puede determinar automaticamente si una superficie de diente es suave u oclusal, sin intervencion del operador, reduciendo de ese modo el numero de falsos positivos cuando se aplican posteriormente los algoritmos de deteccion de caries.

En consecuencia, se describe un procedimiento de clasificacion de superficies de diente con una o mas de las siguientes ventajas: (1) la superficie de diente puede clasificarse automaticamente; (2) los resultados son relativamente robustos e insensibles a la variacion de la iluminacion; (3) el procedimiento no utiliza extensas complejidades de calculo y puede ejecutarse en tiempo real; (4) el procedimiento puede usarse para deteccion de caries en una imagen fija o en una imagen de video, con auto-resalte. Este procedimiento puede usarse claramente con un cierto numero de diferentes tipos de sistemas de captacion de imagen por camara intraoral. La aplicacion de este procedimiento puede ayudar a reducir la cantidad de tiempo necesario para evaluar apropiadamente el estado de unos dientes del paciente.

Estos objetos se dan solamente a modo de ejemplo ilustrativo, y dichos objetos pueden ser ejemplarmente de una o mas realizaciones de la invencion. Otros objetivos y ventajas deseables inherentemente conseguidas por la invencion divulgada pueden tener lugar o ser evidentes para los expertos en la materia. La invencion se define por

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

las reivindicaciones adjuntas.

De acuerdo con la invencion, se proporciona un procedimiento tal como se expone en la reivindicacion 1. Realizaciones adicionales de la invencion se divulgan entre otras en las reivindicaciones dependientes.

Breve descripcion de los dibujos

Los precedentes y otros objetos, caractensticas y ventajas de la invencion seran evidentes a partir de la descripcion mas particular que sigue de las realizaciones de la invencion, tal como se ilustran en los dibujos adjuntos. Los elementos de los dibujos no estan necesariamente a escala relativamente entre ellos.

La FIG. 1 es un diagrama de flujo logico que muestra etapas para deteccion de caries.

La FIG. 2 es una imagen ejemplar de dientes por luz blanca.

La FIG. 3 es una imagen ejemplar de dientes por florescencia.

La FIG. 4 muestra umbralizacion para identificar el contenido del fondo.

La FIG. 5 muestra umbralizacion para identificar el contenido del tejido de la encfa.

La FIG. 6 muestra umbralizacion para identificar el contenido de diente.

La FIG. 7 es una imagen que muestra la division de lfmites de los dientes de las FIGS. 1 y 2.

La FIG. 8 es una imagen que muestra la division de lfmites para una vista bucal.

La FIG. 9 es una imagen que muestra la division de lfmites para una vista oclusal.

La FIG. 10 es un diagrama de flujo logico que muestra etapas de procesamiento para la construccion de un vector caractenstico usado para clasificacion de diente.

La FIG. 11A es una imagen que muestra la dilatacion de una lmea de lfmites para un calculo de relacion de escala de grises posterior.

La FIG. 11B es una imagen que muestra la identificacion de una region en un lado de una lmea lfmite para calculo de escala de grises media.

La FIG. 11C es una imagen que muestra la identificacion de una region en el otro lado de una lmea lfmite para calculo de escala de grises media.

La FIG. 12A es una imagen que muestra la dilatacion de una lmea de lfmites para un calculo de relacion de escala de grises posterior.

La FIG. 12B es una imagen que muestra la identificacion de una region en un lado de una lmea lfmite para calculo de escala de grises media.

La FIG. 12C es una imagen que muestra la identificacion de una region en el otro lado de una lmea lfmite para calculo de escala de grises media.

La FIG. 13 es un diagrama de flujo logico que se expande tras la etapa de deteccion de la FIG. 1.

Descripcion detallada de la invencion

Lo que sigue es una descripcion detallada de realizaciones preferidas de la invencion, haciendose referencia a los dibujos en los que los mismos numeros de referencia identifican los mismos elementos de estructura en cada una de las diversas figuras.

En donde se usan, los terminos “primero”, “segundo”, “tercero” y asf sucesivamente, no indican necesariamente ninguna relacion ordinal o de prioridad, sino que pueden usarse para distinguir mas claramente un elemento o intervalo de tiempo de otro.

El termino “resaltar” para una caractenstica visualizada tiene su significado convencional tal como se entiende por los expertos en las tecnicas de informacion y visualizacion de imagen. En general, el resalte usa alguna forma de destacamento de la visualizacion localizada para atraer la atencion del observador. El resalte de una parte de una imagen, tal como un diente individual u otra estructura, o una trayectoria de una caractenstica a la siguiente por ejemplo, puede conseguirse en cualquiera de un cierto numero de formas, incluyendo, pero sin limitarse a, anotacion, visualizacion de un sfmbolo proximo o superpuesto, contorneado o trazado, visualizacion en un color diferente o en una intensidad o valor de escala de gris marcadamente diferente que otro contenido de imagen o de informacion, parpadeo o animacion de una parte de una visualizacion, o visualizacion con una agudeza o contraste mas alto.

El diagrama de flujo logico de la Figura 1 muestra etapas en una secuencia para la deteccion de caries de acuerdo con una realizacion de la presente invencion. En una etapa S100 de inicializacion, se obtienen para su analisis los datos de imagen digital para uno o mas dientes. Se ejecuta una etapa S110 de deteccion de lfmites, calculando los lfmites de diente basandose en el resultado de la segmentacion de la region de diente. Se ejecuta una etapa de normalizacion de la imagen para normalizar los valores de intensidad de pixel hasta un intervalo preestablecido que es adecuado para el procesamiento posterior de la imagen. A modo de ejemplo, la Figura 2 muestra una imagen 10 con luz blanca normalizada. La Figura 3 muestra una imagen 20 por fluorescencia correspondiente.

Sigue a continuacion la deteccion del area de fondo, en la que se emplean utilidades de segmentacion de la region de diente para separar las areas de diente de las areas de encfa y de fondo. Debido a que las intensidades en las areas de diente y de la encfa pueden ser mas altas que las del fondo, las areas del fondo pueden detectarse inicialmente basandose en tecnicas de umbral. En el algoritmo actual, se usa un valor de umbral fijo para procesar la

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

imagen de luz blanca normalizada. Alternativamente, se usan canales correspondientes de la imagen en luz blanca y la imagen 20 por fluorescencia de la Figura 3 para umbralizacion. En esta secuencia alternativa, el algoritmo detecta umbrales del canal verde de la imagen de luz blanca y de la imagen de fluorescencia, respectivamente. A continuacion, se calcula la union de estas regiones de umbral, en la que los resultados del umbral de la imagen de luz blanca y la imagen de fluorescencia se toman como las areas de fondo.

Continuando con la secuencia de la Figura 1, las areas de encfa se detectan como parte de la etapa S110 de deteccion de lfmites. Debido a que la encfa es roja en la imagen de luz blanca, puede identificarse facilmente y eliminarse con informacion del color. De acuerdo con una realizacion de la presente invencion, la relacion entre los canales rojo y verde de la imagen de luz blanca se usa para distinguir la encfa de las areas de diente. Si la relacion de los canales de color dentro de una cierta region es mas alta que un valor preestablecido, la parte correspondiente de la imagen se calcula como el area de la enda. Despues de que se hayan eliminado las areas de fondo y de la enda, las regiones que permanecen se consideran como parte de la region de diente.

Las Figuras 4-6 muestran imagenes de umbral binario de ejemplo que se usan para proporcionar resultados de segmentacion para las imagenes mostradas en las Figuras 2-3. La Figura 4 muestra una imagen del area 40 del fondo, mostrandose en blanco el contenido de la imagen que no es ni diente ni tejido de la enda. La Figura 5 muestra una imagen del area de la enda 50, mostrando en blanco el tejido de la enda. La Figura 6 muestra una imagen del area 60 de diente, mostrando el contenido de diente en blanco. Como se muestra en la Figura 7, puede trazarse un contorno 32 a lo largo del borde de la region de diente, identificando de ese modo los lfmites de diente para visualizacion en una imagen 30 de lfmites, por ejemplo.

Despues de que se detecten los lfmites de diente, los lfmites de diente se dividen en dos secciones, en una etapa S120 de division de lfmites (Figura 1) de acuerdo con la informacion de localizacion. A continuacion pueden extraerse caractensticas basandose en los lfmites de diente dividido. Para las superficies bucal y lingual, la identificacion de lfmites de diente identifica dos secciones, una primera seccion cerca de las areas de la enda y una segunda seccion cerca de las areas del fondo. La Figura 8 muestra una imagen 70 de division de lfmites para una superficie bucal. Las lmeas 74 y 76 de lfmites indican las diferentes secciones de lfmites para este tipo de superficie. Las areas no de diente que bordean la lmea 74 son areas de la enda, que tienen valores de intensidad de pixel mas altos en el canal verde. Las areas no de diente que bordean la lmea 76 son areas del fondo, que tienen valores de intensidad de pixel mas bajos en el canal verde.

Para una superficie oclusal, como se muestra en la imagen 80 en la Figura 9, los lfmites de diente se dividen en dos secciones siguiendo la direccion de la matriz de diente. Una seccion se indica por una lmea 82; las areas no de diente vecinas con esta lmea tienen valores de intensidad de pixel mas bajos en el canal verde. La otra seccion se destaca por una lmea 84; las areas no de diente vecinas a esta lmea tienen valores de intensidad de pixel mas altos en el canal verde. Los lfmites se separan por una distancia D que puede variar a traves de diente y a lo largo de la imagen.

Con referencia de nuevo a la secuencia de la Figura 1, una etapa S130 de extraccion de caractensticas usa a continuacion los resultados de la etapa S120 de division de lfmites para una clasificacion adicional de la superficie de diente. El diagrama de flujo logico de la Figura 10 muestra una secuencia de etapas usada en la etapa S130 de extraccion de caractensticas. Una etapa S131 de identificacion identifica una primera seccion de lfmites a partir de una etapa S120 de division de lfmites, tal como el lfmite identificado a lo largo de la lmea de la enda por la lmea 74 en la Figura 8, por ejemplo. Con referencia a la Figura 11A, esta primera curva lfmite se expande inicialmente usando tecnicas morfologicas de procesamiento de imagen, tales como dilatacion de imagen, por ejemplo. Esto expande la lmea 74 y define una primera seccion 44 del lfmite.

Continuando con la secuencia de la Figura 10, subetapas posteriores dividen la primera seccion 44 del lfmite en dos partes, como se muestra en las Figuras 11B y 11C. La Figura 11B muestra como se define una primera parte 46 como aquella parte de la primera seccion 44 del lfmite que se dispone sobre, o solapa, el lado del tejido de la enda de la lmea 74. Esta parte tiene un valor de distribucion de escala de gris CarSupEnc^a, calculado como el valor medio u otro valor estadfstico en las areas de enda vecinas.

La Figura 11C muestra como se define una segunda parte 48 como aquella parte de la primera seccion 44 del lfmite que solapa el lado de diente de la lmea 74. Esta parte tiene un valor de distribucion de escala de gris CarSupDiente, calculado como el valor medio u otro valor estadfstico en las areas de diente vecinas.

Dadas estas regiones definidas, una primera etapa S132 de calculo de relacion calcula a continuacion y almacena en una memoria un valor de Caractenstica1 que se calcula como la primera relacion de lfmites de los valores en escala de grises medios para el area de diente cerca de un lado del lfmite, segunda parte 48, al valor de escala de grises medios para las areas de enda cerca del otro lado del lfmite, primera parte 46, esto es:

Caracteristical = CarSupDiente / CarSupEnc^a o, alternativamente, la relacion expresada como su inversa:

Caracteristicalb = CarSupEnc^a / CarSupDiente

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

En el contexto de la presente divulgacion, el termino "cerca” en una localizacion particular significa dentro de un tercio de la distancia total entre lfmites, preferentemente mas proximo a un tercio de su longitud. La Figura 9 muestra una distancia D tfpica entre lfmites.

Continuando con la secuencia de la Figura 10, una etapa S133 de identificacion posterior identifica una segunda seccion Kmite de la etapa S120 de division de lfmites, tal como el lfmite identificado a lo largo del fondo por la lmea 76 en la Figura 8, por ejemplo. Con referencia a la Figura 12A, esta segunda curva lfmite se expande inicialmente usando tecnicas morfologicas de procesamiento de imagen, tal como dilatacion imagen, por ejemplo. Esto expande la lmea 76 y define una segunda seccion 54 de lfmites.

Una segunda etapa S134 de calculo de relacion calcula a continuacion y almacena en la memoria una segunda relacion de lfmites de valores de escala de grises medios para el area de diente cerca de un lado del lfmite con el valor de escala de grises medios para las areas de fondo cerca del otro lado del lfmite. Las Figuras 12A, 12B y 12C ilustran como se identifican las areas individuales, de modo similar a la secuencia mostrada en las Figuras 11A, 11B y 11C.

Continuando con la secuencia de la Figura 10, subetapas posteriores dividen la segunda seccion 54 del lfmite en dos partes, tal como se muestra en las Figuras 12B y 12c. La Figura 12B muestra como se define una primera parte 56 como aquella parte de la segunda seccion 54 del lfmite que reposa en, o solapa, el lado del tejido de diente de la lmea 76. Esta parte tiene un valor de distribucion de escala de grises CarInfDiente, calculado como el valor medio u otro valor estadfstico en las areas de diente vecinas.

La Figura 12C muestra como se define una segunda parte 58 como aquella parte de la segunda seccion 54 del lfmite que solapa el lado de fondo del ano 76. Esta parte tiene un valor de distribucion de escala de grises CarInfFondo, calculado como el valor medio u otro valor estadfstico en las areas de fondo vecinas.

Dadas estas regiones definidas, una segunda etapa S134 de calculo de relacion calcula a continuacion y almacena en una memoria un valor Caractenstica2 que se calcula como:

Caractenstica2 = CarInfDiente / CarInfFondo

o, alternativamente, la relacion expresada como su inversa:

Caracteristica2b = CarInfFondo / CarInfDiente

Una tercera etapa S136 de calculo de relacion en la figura 10 calcula a continuacion y almacena la relacion de los valores de escala de grises medios para areas de diente cerca de la primera y segunda secciones del lfmite. Esto es:

Caractenstica3 = CarSupDiente / CarInfDiente

o, alternativamente, su inversa:

Caractenstica3b = CarInfDiente / CarSupDiente

Se forma a continuacion un vector de caractensticas tridimensional o estructura de datos similar usando los datos de la relacion calculados a partir de las etapas precedentes en una etapa S138 de generacion del vector de caractensticas. El vector generado incluye asf la primera relacion de lfmites, la segunda relacion de lfmites, y la tercera relacion. El vector de caractensticas que se forma de esta manera puede almacenarse a continuacion y usarse para la clasificacion de la superficie de diente.

La construccion del vector tridimensional puede usar Caractenstical, Caracteristica2 y Caracteristica3, o sus inversos, en cualquier orden adecuado. Alternativamente, puede formarse un vector bidimensional usando [Caractenstical, Caractenstica2] o [Caractenstica2, Caractenstical].

Un proceso de normalization del vector opcional genera un vector de caractensticas normalizado, tal como:

CaracteristicaNorm =

imagen1

en la que los valores ~ ^3 corresponden a valores preestablecidos, es decir a los valores medios de Caractenstica1 ~ Caractenstica3 calculados a partir del conjunto de datos de entrenamiento. De modo similar, los valores 01 ~ 03 corresponden a valores preestablecidos, es decir a la varianza de Caractenstica1 ~ Caractenstica3 calculadas a partir del conjunto de datos de entrenamiento. El proceso de normalizacion es similar para el vector de caractensticas bidimensional. El vector de caractensticas puede servir entonces como entrada al proceso de clasificacion.

Una etapa S140 de carga del clasificador (Figura 1) carga un clasificador apropiado para la clasificacion de la superficie de diente. De acuerdo con una realization de la presente invention, la etapa S140 de carga del

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

clasificador carga un clasificador PCA (Analisis de Componente Principal) para esta tarea. El Analisis de Componente Principal (PCA) es una tecnica matematica que usa una transformacion ortogonal para convertir un conjunto de observaciones de variables posiblemente correlacionadas en un conjunto de valores de variables no linealmente correlacionadas llamadas componentes principales. El numero de componentes principales es menor que o igual al numero de variables originales. Un clasificador PCA se desarrolla tipicamente usando tecnicas de redes neurales que permiten al software clasificador ser entrenado usando un conjunto de muestra de ensayo. Aunque las herramientas de clasificacion PCA estan particularmente bien adaptadas para la clasificacion de forma y contorno, podnan usarse alternativamente otros tipos de clasificadores. Una vez el clasificador esta suficientemente entrenado para distinguir las caractensticas superficiales, puede almacenarse entonces para su uso en analisis de imagenes de pacientes en una etapa S150 de clasificacion. La clasificacion define entonces la imagen de diente como o bien superficie bucal o bien lingual o una imagen de superficie oclusal.

Siguiendo aun con la secuencia de procedimientos de la Figura 1 y usando el flujo logico expandido mostrado en la Figura 13, despues de que se procese el vector 90 de caractensticas en la etapa S150 de clasificacion, se ejecuta a continuacion una etapa S160 de deteccion de caries una vez se ha completado la clasificacion. Como se muestra en el flujo logico de la Figura 13, la etapa S160 de deteccion de caries aplica diferentes parametros o algoritmos, dependiendo del tipo de clasificacion superficial que se haya identificado. Allf donde los resultados 162 indican una superficie suave, se aplica una etapa S166 de deteccion de caries para superficies linguales. Cuando los resultados 164 indican una superficie rugosa, se aplica una etapa S168 de deteccion de caries para superficies oclusales. Una etapa S170 de informe notifica a continuacion sobre los resultados de la deteccion de caries, tal como mediante un listado del numero de dientes y superficies o resaltando uno o mas lugares de caries sobre una consola de visualizacion que muestra una imagen de diente, por ejemplo. Debena observarse que la etapa S160 de deteccion de caries es un tipo de procesamiento de imagen que puede usar la clasificacion de la superficie de diente proporcionada en la secuencia mostrada en la Figura 1. Podnan proporcionarse etapas de procesamiento alternativas para usar la clasificacion de superficie de diente en otras formas, tal como para analizar el aspecto de diente o clasificar vistas de imagenes, por ejemplo.

Como se apreciara por un experto en la materia, la presente invencion puede realizarse como un sistema o procedimiento, ejecutandose partes del sistema usando un producto de programa informatico u otro dispositivo procesador logico de control que se programe con instrucciones para obtener y visualizar una imagen, aceptando instrucciones del operador y datos de entrada, y respondiendo a las entradas del operador. En consecuencia, una realizacion de la presente invencion puede estar en la forma de una realizacion totalmente de hardware o una realizacion que combine aspectos de software y hardware a la que puede hacerse referencia en el presente documento en general como un “circuito” o “sistema”. Adicionalmente, partes de la presente invencion pueden tomar la forma de un producto de programa informatico realizado en un medio de almacenamiento legible por ordenador, con instrucciones ejecutadas por uno o mas ordenadores o procesadores huesped. Este medio puede comprender, por ejemplo: medios de almacenamiento magnetico tales como un disco magnetico (tal como un disco duro o disco de almacenamiento) o cinta magnetica; medios de almacenamiento opticos tales como un disco optico, cinta optica, o codigo de barras legible por maquina; dispositivos de almacenamiento electronicos de estado solido tal como discos duros de estado solido, memoria de acceso aleatorio (RAM), o memoria solo de lectura (ROM); o cualquier otro dispositivo ffsico o medio empleado para almacenar un programa informatico. El programa informatico para la realizacion del procedimiento de la presente invencion puede almacenarse tambien en un medio de almacenamiento legible por ordenador que se conecte a un procesador huesped por medio de internet u otro medio de comunicacion.

Debena observarse que el termino “memoria”, equivalente a “memoria accesible por ordenador” en el contexto de la presente divulgacion, puede referirse a cualquier tipo de espacio de trabajo de almacenamiento de datos temporal o mas duradero para almacenamiento y operacion sobre datos de imagen y accesible para un sistema informatico, incluyendo una base de datos, por ejemplo. La memoria podna ser no volatil, usando, por ejemplo, un medio de almacenamiento a largo plazo tal como un almacenamiento magnetico u optico. Alternativamente, la memoria podna ser de una naturaleza mas volatil, usando un circuito electronico, tal como una memoria de acceso aleatorio (RAM) que se usa como una memoria intermedia temporal o espacio de trabajo por un microprocesador u otro dispositivo procesador logico de control. Los datos de visualizacion, por ejemplo, se almacenan tfpicamente en una memoria intermedia de almacenamiento temporal que se asocia directamente con un dispositivo de visualizacion y se refresca periodicamente segun sea necesario para proporcionar los datos visualizados. Esta memoria intermedia de almacenamiento temporal puede considerarse tambien como una memoria, tal como se usa el termino en la presente divulgacion. Memoria se usa tambien como el espacio de trabajo de datos para ejecucion y almacenamiento de resultados intermedios y finales de los calculos y otros procesamientos. La memoria accesible por ordenador puede ser volatil, no volatil, o una combinacion fubrida de los tipos volatil y no volatil.

Los expertos en la materia reconoceran facilmente que el equivalente a dicho producto de programa informatico puede construirse tambien en hardware. El medio utilizable por ordenador o legible por ordenador podna ser incluso papel u otro medio adecuado sobre el que se imprimen instrucciones ejecutables, segun las instrucciones pueden capturarse electronicamente, a traves de, por ejemplo, escaneado optico sobre el papel u otro medio, combinarse, interpretarse, o procesarse en otra forma a continuacion, de una manera adecuada, si es necesario, y almacenarse a continuacion en una memoria de ordenador. En el contexto del presente documento, un medio utilizable por ordenador o legible por ordenador puede ser cualquier medio que pueda contener, almacenar, comunicar, propagar, o transportar instrucciones informaticas para su uso por, o en conexion con, un sistema, aparato, o dispositivo de

ejecucion de instrucciones.

Claims (9)

10

15

20

25

30

35

40

REIVINDICACIONES

1. Un procedimiento implementado por ordenador para procesamiento de imagenes dentales, comprendiendo el procedimiento:

obtener (S100) una imagen digital de uno o mas dientes y regiones no de diente tal como areas de la enda o areas del fondo;

segmentar regiones de diente de la imagen digital respecto a la regiones no de diente;

detectar (S110, S120) un primer lfmite (74, 84) entre regiones no de diente que tienen una intensidad de pixel mas alta y una region de diente y un segundo lfmite (76, 82) entre regiones no de diente que tienen intensidad del pixel mas baja y la region de diente;

calcular (S132, S134), en cada uno del primer lfmite (74, 84) y del segundo lfmite (76, 82), primera y segunda relaciones de lfmite, respectivamente, de los valores en escala de grises medios para el area de diente sobre un lado del lfmite en una seccion (44, 54) del lfmite a los valores en escala de grises medios para el area no de diente en el otro lado del lfmite en la seccion (44, 54) del lfmite;

calcular (S136) una tercera relacion de los valores en escala de grises medios para el area de diente cerca del primer lfmite en la primera seccion (44) del lfmite a valores en escala de grises medios para el area de diente cerca del segundo lfmite en la segunda seccion (55) del lfmite;

clasificar (S150) una superficie de diente como o bien suave o bien oclusal usando la primera y segunda relaciones de lfmite y la tercera relacion;

procesar (S160) la imagen digital para procesamiento de imagen dental de acuerdo con la clasificacion de superficies de diente; y

notificar los resultados del procesamiento sobre una pantalla (S170).

2. El procedimiento de la reivindicacion 1, en el que los valores de escala de grises medios son de partes de la imagen que estan dentro de un tercio de la distancia entre el primer y segundo lfmites.

3. El procedimiento de la reivindicacion 1, en el que clasificar (S150) la superficie de diente comprende el uso de un clasificador de analisis de componentes principales.

4. El procedimiento de la reivindicacion 1, en el que clasificar (S150) la superficie de diente comprende el uso de un clasificador entrenado.

5. El procedimiento de la reivindicacion 1, en el que el procesamiento de la imagen digital de acuerdo con la clasificacion de superficie de diente comprende detectar (S160) uno o mas lugares de caries.

6. El procedimiento de la reivindicacion 5, en el que la notificacion (S170) de los resultados de procesamiento comprende resaltar los uno o mas lugares de caries sobre una pantalla.

7. El procedimiento de la reivindicacion 1, en el que el vector almacenado se normaliza de acuerdo con valores de un conjunto de datos de entrenamiento.

8. El procedimiento de la reivindicacion 1, que comprende:

expandir el primer lfmite (74) a una primera seccion (44) del lfmite que incluye un area de diente y un area no de diente sobre ambos lados del primer lfmite (74); y

expandir el segundo lfmite (76) a una segunda seccion (54) del lfmite que incluye un area de diente y un area no de diente sobre ambos lados del segundo lfmite (76).

9. El procedimiento de la reivindicacion 1, que comprende adicionalmente la formacion y almacenamiento de una estructura de datos que contiene al menos la primera y segunda relaciones de seccion del lfmite no de diente calculadas, en el que la imagen digital se procesa para detectar (S160) caries de acuerdo con la clasificacion de superficie de diente, y en el que la notificacion de los resultados del procesamiento comprende resaltar uno o mas lugares de caries sobre una pantalla.