Prédire l'usure dentaire

Présentation

Résumé de l’étude

L'usure dentaire, résultant d'une perte progressive de tissu dentaire dur due à des facteurs mécaniques et chimiques, affecte la structure, la texture et la fonction de la dent. Elle a un impact sur la qualité de vie, avec une prévalence variable (26,9 % à 90,0 %), et est traditionnellement détectée visuellement lors des consultations, souvent à des stades avancés. Le suivi des altérations de la forme des dents à l'aide de scanners intra-oraux facilite la détection précoce, mais la restauration reste difficile. La prévention par une détection précoce est essentielle, car les patients peuvent ne pas pleinement comprendre la perte de structure dentaire avant qu'elle ne soit visible. Récemment, l'analyse statistique de forme (SSA) a été utilisée pour apprendre l'anatomie dentaire et définir une forme de référence (dent biogénérique). Cependant, garantir la cohérence des points de repère reste difficile, principalement en raison des biais de l'opérateur. Récemment, une méthode robuste appelée MEG-IsoQuad a proposé un remaillage automatisé et isotopologique. La combinaison de cette méthode avec la SSA est prometteuse à des fins diagnostiques et de simulation. Cette étude vise à évaluer la fiabilité d'une approche de remaillage-SSA pour l'analyse de prémolaires altérées et intactes, et à comparer des algorithmes d'apprentissage automatique pour simuler la forme de la dent initialement intacte ou la forme future altérée. La perspective clinique de ces travaux offre des possibilités de : * Prévenir une future usure dentaire en la détectant à un stade précoce, et mieux communiquer avec le patient en lui présentant de potentielles futures dents altérées * Simuler la reconstruction adaptée pour la dent altérée en simulant la dent initialement intacte