Giuseppe Vitale
Metodo di segmentazione automatica del canale naso-palatino tramite l'utilizzo di reti neurali basate sull'apprendimento profondo = Automatic segmentiation method of the nasopalatine canal through deep learning neural network.
Rel. Filippo Molinari, Massimo Salvi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2022
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Abstract
Questa è una tesi il cui fine è proporre un metodo di segmentazione automatica del canale naso-palatino conservando le caratteristiche morfologiche così che si possa utilizzare in implantologia odontoiatrica e incrementarne l’utilizzo per migliorare l’efficienza delle protesi. In odontoiatria le caratteristiche del canale naso-palatino sono molto importanti per quel che riguarda l’implantologia dentale. Se dovessero mancare i riferimenti che indicano come posizionare la protesi dentale, viene utilizzato il l’inclinazione del canale per rispettare la fisiologia originaria del dente ed indica la corretta applicazione dell’impianto. Anche se è una tecnica molto utilizzata, non è mai stata dimostrata una simmetria o almeno dipendenza tra l’asse del canale rispetto a quello dei denti.
Il metodo propone una segmentazione automatica del canale naso-palatino a partire da immagini di tomografia computerizzata a bassa potenza per odontoiatria, in modo da conservare le caratteristiche morfologiche principali ( lunghezza, inclinazione e diametro) e la forma tridimensionale
Relatori
Anno Accademico
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Corso di laurea
Classe di laurea
Aziende collaboratrici
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