Desarrollo de un marco totalmente automatizado de estimación de la edad dental a partir de radiografías panorámicas...

Área de la Ciencia:

• Antropología forense
• Radiología
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• La estimación precisa de la edad es crucial en la ciencia forense, particularmente para identificar a individuos no identificados.
• La estimación de la edad dental a partir de radiografías es un método confiable, pero el análisis manual puede consumir mucho tiempo y ser subjetivo.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de aprendizaje profundo automatizado y explicable para la estimación de la edad dental.
• Mejorar la precisión y la eficiencia de la estimación de la edad en individuos jóvenes (8-23 años) utilizando radiografías panorámicas.

Principales métodos:

• Se desarrolló una tubería de aprendizaje profundo en dos etapas, que incorpora la detección orientada de dientes (YOLO11-OBB) y la estimación de la edad utilizando modelos de regresión con un módulo de ponderación de atención.
• Se utilizó un conjunto de datos de 1.639 radiografías panorámicas.
• Se evaluó el impacto de características auxiliares como la presencia de dientes caducifolios y el sexo.

Principales resultados:

• La etapa de detección de dientes logró una puntuación F1 de 0,981.
• El mejor modelo de estimación de la edad (DenseNet-121 con característica de dientes caducifolios) arrojó un error medio absoluto (MAE) de 1,05 ± 0,95 años.
• El marco propuesto superó significativamente a los métodos tradicionales en la reducción de la EMA.

Conclusiones:

• El marco desarrollado proporciona una solución explicable y de alto rendimiento para la estimación automatizada de la edad dental.
• Esta tecnología es muy prometedora para aplicaciones de evaluación forense de la edad en el mundo real.