Análisis cuantitativo de movimientos mandibulares para la clasificación de trastornos temporomandibulares

Resumen

Los dispositivos y técnicas para el diagnóstico de trastornos temporomandibulares son en general incómodos e invasivos. Una opción moderna y mínimamente invasiva son los sistemas de visión computacional. En este trabajo se propone el uso de un algoritmo de clasificación para diferenciar entre pacientes sanos y con Trastorno Temporomandibular, con base en el análisis cuantitativo de movimientos mandibulares. El trabajo realizado corresponde a una investigación experimental con enfoque mixto por la utilización de 2 técnicas, se realizó en 30 voluntarios de edades entre 18 a 22 años. El diagnóstico clínico se efectuó mediante el cuestionario de Criterios de Diagnóstico (DC/TMD). En esta propuesta, se realiza el diagnostico con base en la clasificación de características de movimientos mandibulares por medio de una máquina de soporte vectorial. El método propuesto detecta dos marcadores ArUco colocados en el rostro del paciente. A partir de los movimientos mandibulares se obtuvieron 13 características. Se aplica análisis de componentes principales para reducir la dimensionalidad de las variables y se entrenó un algoritmo de clasificación, el cual fue evaluado por validación cruzada. Los resultados obtenidos en comparación con DC/TMD permitieron diagnosticar un 81% (aproximadamente 24 sujetos) a pacientes correctamente y el restante 19% fueron clasificados erróneamente. Esta propuesta requiere validación exhaustiva, pero ya presenta resultados iniciales confiables siendo una técnica mínimamente invasiva. Además, el algoritmo fue capaz de diferenciar entre los pacientes sanos y enfermos con un buen grado de confiabilidad y reduciendo el tiempo de evaluación en clínica.