RESUMO
Objetivos: Este trabalho propõe o desenvolvimento de um classificador de padrões baseado no método Cervical Vertebral Maturation (CVM), que auxilia o profissional ortodontista na determinação do período ideal para o tratamento de uma série de deformidades dentofaciais. Métodos: Para o desenvolvimento do classificador, foram coletadas 187 radiografias cefalométricas laterais e um especialista em ortodontia realizou a avaliação da idade óssea manualmente em cada imagem. Por meio de um programa computacional desenvolvido para este fim, um segundo especialista marcou os pontos de interesse das vértebras nas imagens, formando assim uma base de dados para avaliação do classificador. Algoritmos de classificação foram então avaliados por meio do software Weka. Resultados: Seis classificadores foram obtidos com base no algoritmo Bayesiano Ingênuo, um para cada estágio cervical. Os resultados da avaliação da área sob a curva ROC (AUC) para os classificadores foram: CS1, 0,88; CS2, 0,74; CS3, 0,86; CS4, 0,76; CS5, 0,82; CS6, 0,92. O software de marcação de pontos mostrou ser útil ao ortodontista, armazenando dados em longo prazo podendo ser reproduzidos de forma exata a qualquer momento. Conclusão: Os resultados indicam que o classificador de padrões obtido auxilia o ortodontista a identificar o estágio cervical em que um indivíduo se encontra.
Objectives: This paper proposes the development of a pattern classifier based on the Cervical Vertebral Maturation (CVM) method, which helps the orthodontist to determine the optimal period for treatment of a variety of dentofacial deformities. Methods: For the development of the pattern classifier, 187 lateral radiographs were taken. Then, an orthodontist did the bone age assessment in each image manually. Through a computer program developed for this purpose, a second specialist pointed the landmarks on the vertebrae in each image resulting in a database for evaluate the classifier. Classification algorithms were then evaluated using Weka software. Results: Six classifiers were obtained based on Naive Bayes algorithm, one for each cervical stage. The results of the evaluation of the area under the ROC curve (AUC) for the classifiers were: CS1, 0,88; CS2, 0,74; CS3, 0,86; CS4, 0,76; CS5, 0,82; CS6, 0,92. The landmark pointer software proved to be useful for the orthodontist, storing data for long term and be accurately reproduced at any time. Conclusion: The results indicate that a pattern classifier assists the orthodontist to identify the cervical stage an individual is.
Objetivo: En este trabajo se propone el desarrollo de un clasificador de patrones sobre la base de la maduración cervical vertebral (CVM), el cual ayuda al ortodoncista para determinar el período óptimo para el tratamiento de una variedad de deformidades dentofaciales. Método: Para el desarrollo de lo clasificador de patrones, 187 radiografías laterales fueron tomadas. Entonces, un ortodoncista hizo la evaluación de la edad ósea en cada imagen de forma manual. A través de un programa informático desarrollado para este propósito, el segundo especialista señaló los puntos de referencia en las vértebras en cada imagen en la base de datos resultante para evaluar los clasificadores. Algoritmos de clasificación utilizando el software WEKA fueron evaluados. Resultados: Seis clasificadores se obtuvieron sobre la base de algoritmo Naive Bayes, uno para cada estadio cervical. Los resultados de la evaluación del área bajo la curva ROC (AUC) para los clasificadores son: CS1, 0,88; CS2, 0,74; CS3, 0,86; CS4, 0,76; CS5, 0,82; CS6, 0,92. El software para la puntuación demostró ser útil para el ortodoncista, el almacenamiento de datos en el largo plazo puede ser reproducido con exactitud en cualquier momento. Conclusión: Los resultados indican que lo SADC ayuda al ortodoncista para identificar lo estadio cervical que una persona es.