Estimation de l'âge dentaire chez le sujet vivant : application des méthodes d'apprentissage machine chez les enfants et les jeunes adultes

Exposé du problème : Chez l'individu vivant, l'estimation de l'âge dentaire est un paramètre utilisé en orthopédie ou en orthodontie dentofaciale, ou en pédiatrie pour situer l'individu sur sa courbe de croissance. En médecine légale l'estimation de l'âge dentaire permet d'inférer l'âge chronologique sous forme d'une régression ou d'une classification par rapport à un âge clé. Il existe des méthodes physiques et radiologiques. Si ces dernières sont plus précises, il n'existe pas de méthode universelle. Demirjian a créé il y a presque 50 ans la méthode radiologique la plus utilisée, mais elle est critiquée pour sa précision et pour l'utilisation de tables de références basées sur un échantillon de population franco-canadien.
\nObjectif : L'intelligence artificielle et plus particulièrement l'apprentissage machine a permis le développement de différents outils ayant une capacité d'apprentissage sur une base de données annotées. L'objectif de cette thèse a été de comparer la performance de différents algorithmes d'apprentissage machine ; dans un premier temps par rapport à deux méthodes classiques d'estimation de l'âge dentaire, puis entre elles en ajoutant des prédicteurs supplémentaires. Matériel et méthode : Dans une première partie, les différentes méthodes d'estimation de l'âge dentaire sur des individus vivants enfants et jeunes adultes sont présentées. Les limites de ces méthodes sont exposées et les possibilités d'y répondre avec l'utilisation de l'apprentissage machine sont proposées. A partir d'une base de données de 3605 radiographies panoramiques d'individus âgés de 2 à 24 ans (1734 filles et 1871 garçons), différentes méthodes d'apprentissage machine ont été testées pour estimer l'âge dentaire. Les précisions de ces méthodes ont été comparées entre elles et par rapport à deux méthodes classiques de Demirjian et Willems. Ce travail a abouti à la parution d'un article dans l'International Journal of Legal Medicine. Dans une deuxième partie, les différentes méthodes d'apprentissage machine sont décrites et discutées. Puis les résultats obtenus dans l'article sont remis en perspective avec les publications sur le sujet en 2021. Enfin une mise en perspective des résultats des méthodes d'apprentissage machine par rapport à leur utilisation dans l'estimation de l'âge dentaire est réalisée. Résultats : Les résultats montrent que toutes les méthodes d'apprentissage machine présentent une meilleure précision que les méthodes classiques testées pour l'estimation de l'âge dentaire dans les conditions d'utilisation de ces dernières. Elles montrent également que l'utilisation du stade de maturation des troisièmes molaires sur une plage d'utilisation étendue à 24 ans ne permet pas l'estimation de l'âge dentaire pour une question légale.
\nConclusion : Les méthodes d'apprentissage machine s'intègrent dans le processus global d'automatisation de la détermination de l'âge dentaire. La partie spécifique d'apprentissage profond semble intéressante à investiguer pour des tâches de classification de l'âge dentaire.

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