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A System for the Early Diagnosis of Skeletal Orthodontic Malocclusions

Description du projet

Poser un diagnostic orthodontique par le biais d’une application

En orthodontie, les malocclusions sont divisées en différentes classes en fonction de la relation entre les arcades dentaires supérieures et inférieures. Les déformations de classe III sont associées à une protrusion vers l'avant de la mâchoire inférieure par rapport à la mâchoire supérieure. Un dépistage précoce, dès l'âge de 7 ans, permet de planifier une intervention efficace et de réduire la complexité du traitement. Cela n'est toutefois pas toujours possible car les symptômes sont subtils. Les scientifiques du projet orthomobile, financé par l'UE, ont développé une application qui analyse les photos de profil pour établir un diagnostic préliminaire, informer les parents et faciliter l'interaction entre le médecin et le patient. Les résultats préliminaires prometteurs du prototype dans la classification de classe III en font un candidat idéal pour les chercheurs qui souhaitent l'introduire sur le marché international.

Objectif

Orthodontics can correct deformities in the maxillofacial region by making growth modifications with orthopedic devices. Skeletal orthodontic deformities are divided into three; Class I, Class II, and Class III. The ideal age of intervention for these three classifications is different. Class III problems should be detected at age 7, but diagnosis is difficult even for the orthodontist at this age when symptoms are not yet discernible to the human eye. Even when the cephalometric film taken with an X-ray is analyzed, it may not be noticed by people. In addition, it is not possible to have an orthodontic examination for children all around the world before the age of 7. The main tasks carried out by our application include screening for the preliminary diagnosis by identifying symptoms in the profile photo; informing the parents; directing to the doctor, and facilitating the doctor-patient interaction. For Class III, the accuracy rate of correctly classified images was found to be 81.66%. The current prototype was created using statistical data from the Turkish population, and an application that can extract various skeletal characteristics from any given data training set is currently being developed. We intend to expand to the international market and create a training model for various races once we can diagnose Class I and Class II problems with the same accuracy.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.

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Coordinateur

KEDI MOBIL UYGULAMA ANONIM SIRKETI
Contribution nette de l'UE
€ 75 000,00
Adresse
KOTEKLI MAH DENIZLI YOLU BLV TEKNOPARK SITESTI B BLOCK 4B IC KAPI 14
48000 Mugla
Turquie

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PME

L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.

Oui
Région
Ege Aydın Muğla
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
Aucune donnée