Thèse soutenue

Analyse de modèles 3D dentaires et gestion de connaissances pour l'aide au diagnostic orthodontique
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Auteur / Autrice : Maxime Chapuis
Direction : Mathieu LafourcadeWilliam Puech
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 13/12/2022
Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
Jury : Président / Présidente : François Faure
Examinateurs / Examinatrices : Mathieu Lafourcade, William Puech, Géraldine Morin, Jean-Luc Mari, Noura Faraj, Didier Schwab
Rapporteurs / Rapporteuses : Géraldine Morin, Jean-Luc Mari

Résumé

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Dans cette thèse appliquée au domaine de l'orthodontie, nous étudions la question de l'analyse automatique de modèles 3D dentaires issus de scanners intra-oraux. L'objectif des travaux proposés est de fournir une automatisation de certaines tâches laborieuses effectuées par le praticien lors de la prise en charge de nouveaux patients.Pour ce faire, nous nous intéressons d'abord à la segmentation automatique de modèles 3D dentaires (première étape nécessaire à une bonne analyse). Nous étudions en particulier les moyens d'obtenir une méthode de segmentation robuste à la diversité des configurations pathologiques pouvant être rencontrées en cabinet.Nous traitons ensuite de l'évaluation automatique de certaines caractéristiques dentaires des modèles (orientations des dents, angles et distances entre points remarquables), et d'arrangement automatique sur les arches. L'approche mise en œuvre pour ces deux problématiques repose sur le recalage d'un modèle de dentition, générique et non pathologique, sur le modèle patient, et sur sa déformation. La méthode employée nous permet d'effectuer de manière automatique des mesures permettant d'évaluer la malposition de chaque dent par rapport à une dentition saine, et de qualifier la situation dentaire globale. Nous obtenons également une estimation de la dentition idéale du patient qui peut être considéré comme un objectif de traitement. Cet objectif estimé peut ensuite être ajusté dans un système interactif pour créer un objectif de traitement réel, et produire une animation à destination du patient, illustrant le traitement envisagé.Enfin, situation dentaire calculée précédemment rend possible la production d'un texte reflétant la situation pathologique, et qui contient les concepts pertinents extraits d'une base de connaissances du domaine. L'exploitation de ces connaissances permet de décider d'un certain nombre d'éléments de diagnostic nécessaire à la détermination du plan de traitement.En termes d'applications, les travaux présentés peuvent être utilisés pour : réduire le temps nécessaire à l'établissement du diagnostic (automatisation de certaines mesures et suggestion d'éléments en langage naturel), accélérer la création d'un objectif de traitement numérique et produire une animation à destination du patient, ou encore faciliter l'indexation et la recherche de modèles patient en langage naturel.