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Analysis of the anthropometric measurements of the smile using 3D stereophotogrammetry / Análise das medidas antropométricas do sorriso utilizando a estereofotogrametria 3D
Moreira, Isabela dos Santos; Silva, Mirela Cristina da; Mazzi-Chaves, Jardel Francisco; Magri, Laís Valencise.
Afiliação
  • Moreira, Isabela dos Santos; Universidade de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto - SP. BR
  • Silva, Mirela Cristina da; Universidade de Ribeirão Preto. Ribeirão Preto - SP. BR
  • Mazzi-Chaves, Jardel Francisco; Universidade de São Paulo - USP. Ribeirão Preto - SP. BR
  • Magri, Laís Valencise; Universidade de São Paulo - USP. Ribeirão Preto - SP. BR
Rev. Bras. Odontol. Leg. RBOL ; 9(3): 80-92, 2022-12-30.
Article em En | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1525052
Biblioteca responsável: BR1932.9
ABSTRACT
3D stereophotogrammetry makes the analysis of facial soft tissues possible, and has the potential to contribute to human identification processes. Nowadays, the images available through social networks are composed of a significant amount of smile photos, making techniques such as 3D stereophotogrammetry relevant. The objective of the present study was to quantitatively analyze the anthropometric measurements of the smile through 3D stereophotogrammetry, including area, angular, and linear measurements. Anatomical landmarks were used to make possible the area, angular, and linear measurements. The sample consisted of 25 volunteers, 13 female and 12 male, both in the 19-25 age group, resulting in a mean age of 22.31.9 and 23.31.5, respectively. The anatomical landmarks were marked on the face of the volunteers using a black eyeliner, and the photographs were taken using the 3D stereophotogrammetry technique (Vectra H1, Canfield, NY, USA), being 3 photographs with a spontaneous smile and 3 at rest, right lateral, left lateral and frontal of each. Among the results of the comparison between genders and the photo/smile relation of the statistical analysis, variables such as the mentolabial angle and the vermilion height of the upper lip showed significant p-values of 0.046 and 0.014, respectively. It can be concluded that anthropometric measurements of three-dimensional smile images can be performed with the use of 3D stereophotogrammetry, with the purpose of contributing to facial identification

methods:

RESUMO
A estereofotogrametria 3D possibilita a análise dos tecidos moles faciais e tem o potencial de contribuir para os processos de identificação humana. Atualmente, as imagens disponíveis nas redes sociais são compostas por uma quantidade significativa de fotos de sorrisos, tornando relevante técnicas como a estereofotogrametria 3D. O objetivo do presente estudo foi analisar quantitativamente as medidas antropométricas do sorriso por meio da estereofotogrametria 3D, incluindo medidas de área, angulares e lineares. Referenciais anatômicos foram utilizados para possibilitar as medidas de área, angulares e lineares. A amostra foi composta por 25 voluntários, sendo 13 do sexo feminino e 12 do sexo masculino, ambos na faixa etária de 19 a 25 anos, resultando em média de idade de 22,3±1,9 e 23,3±1,5, respectivamente. Os referenciais anatômicos foram marcados na face dos voluntários com delineador preto e as fotografias foram realizadas pela técnica de estereofotogrametria 3D (Vectra H1, Canfield, NY, EUA), sendo 3 fotografias com sorriso espontâneo e 3 em repouso, direita lateral, esquerda lateral e frontal de cada um. Dentre os resultados da comparação entre gêneros e relação foto/sorriso da análise estatística, variáveis como o ângulo mentolabial e a altura do vermelhão do lábio superior apresentaram valores de p significativos de 0,046 e 0,014, respectivamente. Pode-se concluir que medidas antropométricas de imagens tridimensionais do sorriso podem ser realizadas com o uso da estereofotogrametria 3D, com a finalidade de contribuir com os métodos de identificação facial
Palavras-chave

Texto completo: 1 Base de dados: LILACS Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article

Texto completo: 1 Base de dados: LILACS Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article