Red neuronal convolucional para clasificar cambios físicos en el instrumento Wave One Gold Primary

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorCastillo Silva, Brenda Eréndida
dc.contributorCarrasco Gutiérrez, Rosendo Gerardo
dc.contributor.advisorCASTILLO SILVA, BRENDA ERENDIDA; 386849
dc.contributor.advisorCARRASCO GUTIERREZ, ROSENDO GERARDO; 322594
dc.contributor.authorGarcía Bocanegra, Alma Angélica
dc.date.accessioned2023-11-13T18:09:04Z
dc.date.available2023-11-13T18:09:04Z
dc.date.issued2023-05
dc.description.abstract“El uso de instrumentos rotatorios reciprocantes NiTi como el Sistema Wave One Gold Primary (Dentsply Maillefer©, Ballaigues, Suiza), son fundamentales durante la instrumentación en el tratamiento de conductos, sin embargo uno de los grandes desafíos clínicos para los especialistas en endodoncia es la controversia para determinar la cantidad de veces que es posible reutilizar un instrumento antes de que éste falle o pierda sus propiedades. Actualmente no existe ningún sistema que pueda expresar las condiciones reales de un instrumento rotatorio NiTi antes de reemplazarlo. Sin embargo sabemos que la Inteligencia Artificial, está ganando territorio en diferentes áreas, y la odontología no es la excepción, actualmente ya existe investigación sobre el uso de Redes Neuronales Convolucionales en la detección de lesiones cariosas o periapicales a través del análisis de imágenes por medio del entrenamiento de un Software. Debido a esto se planteó la posibilidad de generar un primer acercamiento y determinar si una Red Neuronal Convolucional podría clasificar los instrumentos Wave One Gold Primary (Dentsply Maillefer©, Ballaigues, Suiza), por sus cambios físicos en instrumentos nuevos, después del primer y tercer uso”.
dc.folio20230607140102-1741-T
dc.formatpdf
dc.identificator3
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/19404
dc.language.isospa
dc.matricula.creator221450002
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationMEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD
dc.subject.lccEndodoncia--Investigación
dc.subject.lccTratamiento de conductos radiculares--Métodos
dc.subject.lccInstrumentos y aparatos odontológicos--Mantenimiento y reparación
dc.subject.lccAnálisis de imágenes--Procesamiento de datos
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lccRedes neuronales (Computación)
dc.thesis.careerMaestría en Estomatología
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ciencias Naturales y de la Salud
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Estomatología
dc.thesis.degreetoobtainMaestro en Estomatología opción terminal en Endodoncia
dc.titleRed neuronal convolucional para clasificar cambios físicos en el instrumento Wave One Gold Primary
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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