TR202018758A1 - İskelet sinif iii maloklüzyonun erken teşhi̇si̇ i̇çi̇n bi̇r si̇stem - Google Patents

İskelet sinif iii maloklüzyonun erken teşhi̇si̇ i̇çi̇n bi̇r si̇stem

Info

Publication number
TR202018758A1
TR202018758A1 TR2020/18758A TR202018758A TR202018758A1 TR 202018758 A1 TR202018758 A1 TR 202018758A1 TR 2020/18758 A TR2020/18758 A TR 2020/18758A TR 202018758 A TR202018758 A TR 202018758A TR 202018758 A1 TR202018758 A1 TR 202018758A1
Authority
TR
Turkey
Prior art keywords
class iii
iii malocclusion
point
processor unit
camera
Prior art date
Application number
TR2020/18758A
Other languages
English (en)
Inventor
Kiliç Banu
Süzek Tuğba
Original Assignee
Bezmialem Vakif Ueniversitesi
Bezmi̇alem Vakif Üni̇versi̇tesi̇
Mugla Sitki Kocman Ueniversitesi
Muğla Sitki Koçman Üni̇versi̇tesi̇
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bezmialem Vakif Ueniversitesi, Bezmi̇alem Vakif Üni̇versi̇tesi̇, Mugla Sitki Kocman Ueniversitesi, Muğla Sitki Koçman Üni̇versi̇tesi̇ filed Critical Bezmialem Vakif Ueniversitesi
Priority to TR2020/18758A priority Critical patent/TR202018758A1/tr
Priority to PCT/TR2021/051011 priority patent/WO2022108554A1/en
Priority to PCT/TR2021/051268 priority patent/WO2022108573A1/en
Publication of TR202018758A1 publication Critical patent/TR202018758A1/tr

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61CDENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C7/00Orthodontics, i.e. obtaining or maintaining the desired position of teeth, e.g. by straightening, evening, regulating, separating, or by correcting malocclusions
    • A61C7/002Orthodontic computer assisted systems
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

Buluş, sınıf III maloklüzyon teşhisi için bir kullanıcı terminalini (100) içeren bir sistemdir. Buna göre, bahsedilen kullanıcı terminalinin (100), teşhis edilecek kişinin (K) yüzünün yandan görüntülenmiş bir teşhis görüntüsünü (400) yakalamak için bir kamerayı (130), bahsedilen kamerayla (130) ilişkili bir işlemci birimini (110) içermesi, bahsedilen işlemci biriminin (110), kameradan (130) aldığı teşhis görüntüsünde (400) en az bir tane alt çenede ve en az bir tane üst çenede olmak üzere çoklu sayıda noktayı tespit edecek ve noktaların bir eksene göre yaptıkları açılara ve noktalar arasındaki uzaklıkların önceden belirlenen kriterlerden yaptığı sapmalara göre görüntüsü alınan teşhis edilecek kişinin (K) sınıf III maloklüzyon teşhisini ifade eden veya sınıf III maloklüzyon olmadığını ifade eden bir sinyal üretecek şekilde konfigüre edilmiş olmasıyla karakterize edilmektedir

Description

TARIFNAME ISKELET SINIF iii MALOKLÜZYONUN ERKEN TESHISI içiN BIR SISTEM TEKNIK ALAN Bulus, sinif III maloklüzyon teshisi yapmak için bilgisayar tabanli bir sistem ve yöntem ile ÖNCEKI TEKNIK Sinif III maloklüzyon, üst çenenin sagital yön gelisim geriligi ve / veya geride pozisyonlanmasi veya alt çenenin asiri gelisimi ve / veya ileri konumda pozisyonlanmasi ile karakterize edilen bir durumdur. Bu hastalara erken dönemde yapilacak ortodontik/ortopedik müdaheleler kapanmamis aktif sturlara etki ederek alt ve üst çene arasindaki harmoninin geri düzeltilmesini saglayabilmektedir. Problemin erken yasta tespit edilmesi halinde ortodontik tedavi ile kamufle edilmesi mümkünken ileri yasta cerrahi tek seçenek olabilmektedir. Büyüyen bir hastada iskelet Sinif llI maloklüzyonun erken dönemde ortopedik aygit ile düzeltilmesi gelecekteki cerrahi ihtiyacini ortadan kaldirabilecegi için çok önemli olmasinin yaninda ameliyat sadece yetiskin yasta uygulanabildiginden daha erken tedavi, yüzdeki sekil bozuklugunun çocukluk çaginda hastanin sosyal hayati üzerindeki olumsuz etkilerini önlemeye de yardimci olmaktadir. Mevcut teknikte erken teshis muayene ile gerçeklestirilmektedir. Ortodontik muayene ücretlerinin yüksek olmasi, toplum nufusuna oranla mevcut ortodontist sayisinin yetersizligi. ve toplumda hatali yaygin inanis olarak çocuklarin dis hekimine daimi dislenme sonrasi götürülmeye baslanmasi bu problemin ana kaynagidir. Dolayisiyla mevcut teknikte, Sinif III maloklüzyonun teshisi için maliyeti azaltilmis ve erisimi kolaylasyirilmis yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadir. Sonuç olarak, yukarida bahsedilen tüm sorunlar, ilgili teknik alanda bir yenilik yapmayi zorunlu hale getirmistir. BULUSUN KISA AÇIKLAMASI Mevcut bulus yukarida bahsedilen dezavantajlari ortadan kaldirmak ve ilgili teknik alana yeni avantajlar getirmek üzere, bir sinif III maloklüzyon teshisi için bir sistem ile ilgilidir. Bulusun bir amaci, sinif III maloklüzyon muayenehaneye gidilmeden, bir uzmana ihtiyaç duyulmadan teshis edilmesi veya kestirimini saglayan bir sistem ortaya koymaktir. Bulusun diger bir amaci dogrulugu arttirilmis bir sekilde sinif III maloklüzyon teshisi saglayan bir sistem ve yöntem ortaya koymaktir. Yukarida bahsedilen ve asagidaki detayli anlatimdan ortaya çikacak tüm amaçlari gerçeklestirmek üzere mevcut bulus, sinif lll maloklüzyon teshisi için bir kullanici terminalini içeren bir sistemdir. Buna göre bahsedilen kullanici terminalinin, kullanicinin yüzünün yandan görüntülenmis bir teshis görüntüsünü yakalamak için bir kamerayi, bahsedilen kamerayla iliskili bir islemci birimini içermesi, bahsedilen islemci biriminin, kameradan aldigi teshis görüntüsünde en az bir tane alt çenede ve en az bir tane üst çenede olmak üzere çoklu sayida noktayi tespit edecek ve noktalarin bir eksene göre yaptiklari açilara ve noktalar arasindaki uzakliklarin önceden belirlenen kriterlere göre yaptigi sapmalara göre görüntüsü alinan teshis edilecek kisinin sinif III maloklüzyon teshisini ifade eden veya sinif III maloklüzyon olmadigini ifade eden bir sinyal üretecek sekilde konfigüre edilmis olmasidir. Böylece, bir uzmana gerek duymadan sinif Ill maloklüzyon teshisi yapilabilmektedir. Bulusun mümkün bir yapilanmasinin özelligi, bir kullanici arayüzünü içermesi ve islemci biriminin ürettigi sinyalin kullanici arayüzünde kullaniciya sunulmasini saglayacak sekilde konfigüre edilmis olmasidir. SEKILIN KISA AÇIKLAMASI Sekil 1' de sistemin temsili bir görünümü verilmistir. Sekil 2' de sistemin temsili bir görünümü verilmistir. Sekil 3'de kullanici terminalinin temsili bir görünümü verilmistir. Sekil 4' de teshis edilecek kisinin kamera ile alinan bir görüntüsünün ve tespit edilen noktalarin temsili bir görünümü verilmistir. BULUSUN DETAYLI AÇIKLAMASI Bu detayli açiklamada bulus konusu, sadece konunun daha iyi anlasilmasina yönelik hiçbir sinirlayici etki olusturmayacak örneklerle açiklanmaktadir. Sekil 1'e atfen bulus, bireylerde sinif III maloklüzyon tespiti yapilmasini saglamak için bir sistemdir. Sistem, bir kullanici terminalini (100) içermektedir. Kullanici terminali (100), kullanicinin sinif III maloklüzyon teshisi yapilacak kisinin yüzünün yandan fotografin çekmesi için bir kamerayi (130), bahsedilen kamerayi (130) kontrol eden ve kameranin (130) yakaladigi bir teshis görüntüsünü (400) giris olarak alan bir islemci birimini (110) içermektedir. Bahsedilen islemci birimi (110), veri okuma ve yazma yapacak sekilde bir hafiza birimiyle (120) iliskilidir. Hafiza birimi (120) ayrica, islemci birimi (110) tarafindan yürütülen komut satirlarindan olusan yazilimlari da içerebilmektedir. Bahsedilen yazilimlar, islemci birimi (110) tarafindan yürütüldügünde bulus konusu sistemin teshis yapmasini saglayan islem adimlarinin gerçeklestirilmesini saglamaktadir. Bahsedilen kullanici terminali (100) bir kullanici arayüzünü (150) içerebilmekte, kullanicinin islemciye komut girmesini ve islemcinin kullaniciya veri sunmasini saglayabilmektedir. Kullanici terminali (100) ayrica bir haberlesme birimi (140) vasitasiyla bir haberlesme agina (300) baglanabilmekte, bir sunucu (200) ile veri alisverisi yapabilmektedir. Kullanici terminali (100) bir mobil telefon, tablet bilgisayar, genel amaçli bilgisayar vb. olabilmektedir. Bulus konusu sistemin, karakterize edici özelligi olan adimlari gerçeklestiren islemci birimi (110), sunucuda (200) veya kullanici terminalinde (100) saglanmis olabilmektedir. Kullanici terminalinden (100) alinan bir görüntü sunucuya (200) gönderilerek sunucuda (200) islenmesi saglanabilmektedir. Islemci birimi, bulusun yenilikçi özelligi olarak su sekilde çalismaktadir: Görüntü biriminden kullanicinin yüzünün yandan görüntülendigi bir teshis görüntüsünü (400) giris olarak almaktadir. Giris olarak aldigi teshis görüntüsünde (400), önceden belirlenen noktalari tespit etmektedir. Islemci birimi (110) bu islemi yaparken, teknikte bilinen görüntü isleme, yüz tanima algoritmalarini kullanabilmektedir. Daha detayli olarak, ortodontistler tarafindan sinif III maloklüzyon teshisi koyulmus veya sinif III maloklüzyon olmadigi tespit edilmis kisilerin yüzlerinin yandan çekilmis görüntüleri ile bir algoritma egitilerek, görüntüdeki yüzdeki önceden belirlenen noktalar tespit edilebilmektedir. Bahsedilen noktalar, kisinin yüzünün görüntüde görünen uç noktalarindan seçilmektedir. En az bir nokta üst çenede ve Daha ayrintili olarak bu noktalar sunlar olabilmektedir. Teshis edilecek kisinin (K) iki kasi arasindaki bir birinci nokta; (G) teshis edilecek kisinin (K) burnunun tepe noktasi civarindaki bir ikinci nokta; (Pm) teshis edilecek kisinin (K) burun delikleri arasindaki duvarin üst çene ile birlestigi bir üçüncü nokta; (Sn) teshis edilecek kisinin (K) üst dudaginin buruna bakan tarafindaki baslangiç noktasi olan bir dördüncü nokta; (Ls) alt dudagin çeneye bakan baslangiç noktasindaki bir besinci nokta; (Li) çenenin tepe noktasi civarindaki bir yedinci nokta (Pg) ve yedinci nokta (Pg) ile besinci nokta (Li) arasindaki çukurun dibindeki bir altinci altinci (Sm). Burada geçen tepe ifadesi, burnun kafadan en uzak noktasini ve çenenin kafadan en uzak noktasini ifade etmektedir. Islemci birimi (110) sözü edilen noktalari belirledikten sonra, bu noktalarin konumlarina göre makine ögrenmesi yöntemlerinden biriyle siniflandirma yaparak sinif III maloklüzyon teshisi veya sinif III maloklüzyon olmadigi yönünde bir çikti üretmektedir. Üretilen çiktinin kullanici arayüzünde (150) görüntülenmesini saglamaktadir. Bulusun mümkün bir yapilanmasinda islemci birimi; (110) G - Sn - Pg 173,99 oldugu durumda kisinin sinif III maloklüzyon hastasi oldugunu tespit etmektedir. Burada G - Sn - Pg ifadesi birinci nokta (G), üçüncü nokta (Sn) ve yedinci noktanin (Pg) bir eksene göre yaptigi açilari ifade etmektedir. Bulusun mümkün bir yapilanmasinda islemci birimi (110), asagidaki adimlari gerçeklestirmektedir: G - Pg - Ls < 13,75 - 3,01 sartlarindan en az ikisini saglamasi durumunda sinif Ill maloklüzyon teshisi yönünde kullanici arayüzünde (150) uyari olusturulmasi. - Sn' - Pg' arasindaki uzunluk G' - Pg' arasindaki uzunlugun %55 veya daha fazlasini kapsadiginin tespit edilmesi durumunda G-Sn-Pg ve G-Prn-Pg sartlarindaki açilara 2 derece eklenmesi. Bulusun mümkün bir yapilanmasinda islemci birimi (110), asagidaki adimlari gerçeklestirmektedir: 130,19 + 8,50 sartini saglamasi durumunda sinif III maloklüzyon olarak siniflandirilmasi. - Sn' - Pg' arasindaki uzunluk G' - Pg' arasindaki uzunlugun %55 veya daha fazlasini kapsadiginin tespit edilmesi durumunda G-Sn-Pg ve G-Prn-Pg sartlarindaki açilara 2 derece eklenmesi. Bulusun koruma kapsami ekte verilen istemlerde belirtilmis olup kesinlikle bu detayli anlatimda örnekleme amaciyla anlatilanlarla sinirli tutulamaz. Zira teknikte uzman bir kisinin, bulusun ana temasindan ayrilmadan yukarida anlatilanlar isiginda benzer yapilanmalar ortaya koyabilecegi açiktir. SEKILDE VERILEN REFERANS NUMARALARI 100 Kullanici terminali 110 Islemci birimi 120 Hafiza birimi 130 Kamera 140 Haberlesme birimi 150 Kullanici arayüzü 200 Sunucu 300 Haberlesme agi K Teshis edilecek kisi 400 Teshis görüntüsü G Birinci nokta Prn Ikinci nokta Sn Üçüncü nokta Ls Dördüncü nokta Li Besinci nokta Sm Altinci nokta Pg Yedinci nokta TR TR TR
TR2020/18758A 2020-11-23 2020-11-23 İskelet sinif iii maloklüzyonun erken teşhi̇si̇ i̇çi̇n bi̇r si̇stem TR202018758A1 (tr)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TR2020/18758A TR202018758A1 (tr) 2020-11-23 2020-11-23 İskelet sinif iii maloklüzyonun erken teşhi̇si̇ i̇çi̇n bi̇r si̇stem
PCT/TR2021/051011 WO2022108554A1 (en) 2020-11-23 2021-10-04 A system for early diagnosis of skeletal class iii malocclusion
PCT/TR2021/051268 WO2022108573A1 (en) 2020-11-23 2021-11-22 A system and method for early diagnosis of skeleton syndromes

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TR2020/18758A TR202018758A1 (tr) 2020-11-23 2020-11-23 İskelet sinif iii maloklüzyonun erken teşhi̇si̇ i̇çi̇n bi̇r si̇stem

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TR202018758A1 true TR202018758A1 (tr) 2022-06-21

Family

ID=81709491

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TR2020/18758A TR202018758A1 (tr) 2020-11-23 2020-11-23 İskelet sinif iii maloklüzyonun erken teşhi̇si̇ i̇çi̇n bi̇r si̇stem

Country Status (2)

Country Link
TR (1) TR202018758A1 (tr)
WO (1) WO2022108554A1 (tr)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6200278B1 (en) * 1997-10-16 2001-03-13 Arnett Facial Reconstruction Courses, Inc. Gender specific soft tissue cephalometric analysis for diagnosis and cephalometric treatment planning of facial imbalance
US7156655B2 (en) * 2001-04-13 2007-01-02 Orametrix, Inc. Method and system for comprehensive evaluation of orthodontic treatment using unified workstation
US9675305B2 (en) * 2014-06-03 2017-06-13 Ortho-Tain System and method for determining an orthodontic diagnostic analysis of a patient
TR201901896A1 (tr) * 2019-02-07 2020-08-21 Berk Koeni Ortodonti̇k tedavi̇ konusunda kullanicilarinin bi̇lgi̇lendi̇ri̇lmesi̇ni̇ sağlayan bi̇r si̇stem

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022108554A1 (en) 2022-05-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11961620B2 (en) Method and apparatus for determining health status
US8371693B2 (en) Autism diagnosis support apparatus
JP3673834B2 (ja) 眼球運動を用いた視線入力コミュニケーション方法
US20160199147A1 (en) Method and apparatus for coordinating position of surgery region and surgical tool during image guided surgery
EP4134981A1 (en) Method for acquiring side image for eye protrusion analysis, image capture device for performing same, and recording medium
CN111507176B (zh) 姿势估计装置、行动估计装置、记录介质、姿势估计方法
KR101978548B1 (ko) 안구 움직임 측정을 통한 어지럼 진단 서버, 방법, 및 이를 기록한 기록매체
JP6830082B2 (ja) 歯科分析システムおよび歯科分析x線システム
KR20130072810A (ko) 초음파 영상을 이용하여 정중 시상면을 자동으로 검출하는 방법 및 그 장치
KR102657095B1 (ko) 탈모 상태 정보 제공 방법 및 장치
CN115797730B (zh) 模型训练方法及装置、头影测量关键点定位方法及装置
US20230337913A1 (en) Method and photographing device for acquiring side image for ocular proptosis degree analysis, and recording medium therefor
WO2023189309A1 (ja) コンピュータプログラム、情報処理方法及び情報処理装置
TR202018758A1 (tr) İskelet sinif iii maloklüzyonun erken teşhi̇si̇ i̇çi̇n bi̇r si̇stem
KR20210141197A (ko) 원격 진료를 위한 증강현실 인터페이스 제공 방법, 장치, 컴퓨터 프로그램 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
JPWO2016159255A1 (ja) 口領域検出装置及び口領域検出方法
Diethei et al. Using smartphones to take eye images for disease diagnosis in developing countries
US20230103129A1 (en) Machine learning to determine facial measurements via captured images
JP4709812B2 (ja) 画像生成方法と画像処理装置
WO2023171356A1 (ja) 患者モニタリングシステム、患者モニタリング方法、およびプログラム
EP4250227A2 (en) Data processing apparatus, data processing method, and data processing program
KR20220121137A (ko) 탈모 상태 정보 제공 방법 및 장치
CN116138746A (zh) 生物体信息测量装置、生物体信息测量方法及记录介质
TR2021018150A2 (tr) Iskeletsel sendromlarin erken teshisi için bir sistem ve yöntem
Rosini et al. Periodontisis Evaluation through Automatic Teeth Detection and Segmentation from self-collected Smartphone Images