Descripció del projecte
Este proyecto de doctorado industrial está liderado por el grupo de investigación NeuroADaS Lab, adscrito al eHealth Center de la Universidad Abierta de Cataluña (UOC), en colaboración con la empresa tecnológica MOVUMTECH SL. El principal objetivo del proyecto es desarrollar una prueba de concepto innovadora para mejorar la planificación quirúrgica de implantes dentales, mediante la aplicación de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) en el procesamiento de imagen médica, concretamente de imágenes maxilofaciales en formato CBCT (Cone Beam Computed Tomography), también conocidas como radio3 de radio3.
El proyecto pretende abordar de forma detallada y automática la segmentación de imágenes CBCT, centrándose en las estructuras anatómicas más relevantes de la región maxilofacial, como el hueso, las piezas dentales, el nervio dentario y los senos maxilares. Además, se desea desarrollar un sistema capaz de clasificar y etiquetar automáticamente todas las áreas dentales, siguiendo la notación estándar establecida por la FDI World Dental Federation, facilitando así la comprensión y uso clínico de los datos procesados.
Otro de los objetivos clave del proyecto es identificar automáticamente el estado de cada diente, detectando cuáles están ausentes, cuáles han sido sustituidas por implantes, cuáles presentan algún tipo de patología y cuáles faltan por colocar. Esta información permitirá optimizar y agilizar la toma de decisiones por parte de los profesionales odontológicos, mejorando la planificación y ejecución de las intervenciones quirúrgicas.
Paralelamente, el proyecto también quiere desarrollar métodos eficientes de registro de imágenes médicas multimodales, que permitan combinar información procedente de diferentes fuentes, como CBCT, archivos STL (escaneos 3D intraorales) y otros formatos de imagen médica. Esta integración facilitará una visión más completa y precisa de la anatomía del paciente, contribuyendo significativamente a la mejora del diagnóstico ya la elaboración de planes quirúrgicos más esmerados y personalizados.
Por último, se plantea el desarrollo de una técnica de registro longitudinal, que permita comparar imágenes adquiridas en diferentes momentos del tiempo de un mismo paciente. Esta capacidad de seguimiento temporal puede resultar clave para la detección precoz de cambios patológicos, ofreciendo una potente herramienta para la monitorización y prevención de problemas de salud bucodental.
