1. Introducción:

La identificación de personas que utilizan sus registros dentales, principalmente como imágenes de radiografía, busca en la base de datos de radiografías postmortem (PM) y antemortem (AM) para determinar la identidad de la persona asociada con la imagen PM. Usamos un método semiautomático para extraer formas de los dientes de las radiografías AM y PM, y encontramos la transformación afín que mejor se adapta a las formas en la imagen PM a las de las imágenes AM. Se genera una clasificación de puntuaciones coincidentes en función de la distancia entre las formas de diente AM y PM.

Una comparación manual entre los registros de AM y PM se basa en un cuadro dental sistemático completado por algunos expertos forenses. En este cuadro, se observan una serie de características distintivas para cada diente individualmente. Estas características incluyen propiedades de los dientes (p. Ej., Presente / no presente del diente, morfología y patología de la corona y la raíz y restauraciones dentales), características del tejido periodontal y características anatómicas. Dependiendo del número de coincidencias, el experto forense rechaza o confirma la identidad tentativa. A diferencia de otras características biométricas (p. Ej., Huellas digitales, iris, etc.), la identificación dental se complica por el hecho de que las características dentales cambian con el tiempo. Los dientes pueden cambiar de apariencia, o pueden faltar por completo, como resultado del trabajo dental o los accidentes que ocurren después de que se toman los registros de AM.

De hecho, por esta misma razón, aunque aceptada en un tribunal de justicia, la identificación dental se considera menos confiable que otros métodos biométricos. Pero en ciertos casos (por ejemplo, víctimas en un incendio mayor), este puede ser el único método biométrico disponible. Desde el punto de vista del reconocimiento de patrones y la visión por computadora, el problema de la identificación de la persona basada en los registros dentales se puede transmitir como un problema de coincidencia y recuperación de imágenes: dada una imagen dental (generalmente una radiografía PM), debemos buscar en la base de datos para encontrar una radiografía AM que mejor coincide con este registro de PM.

2. Método existente:

La identificación se realiza en dos módulos:

1. El módulo de extracción de formas extrae las formas de los dientes en las radiografías de la base de datos y las imágenes de consulta.

2. El módulo de coincidencia hace coincidir las formas de la imagen de consulta con las de las imágenes de la base de datos.

Luego se produce una clasificación para mostrar las mejores coincidencias en la base de datos. La correspondencia se realiza en tres pasos. En el primer paso, se propone un método de registro de forma para alinear y calcular la distancia entre dos dientes sobre la base de los contornos de los dientes. Si las formas del trabajo dental están disponibles, pueden ayudar en la correspondencia. Se realiza una métrica basada en el área para hacer coincidir el trabajo dental. Las dos distancias coincidentes se combinan para obtener la correspondencia del diente y medir la similitud entre las imágenes. Las posibles coincidencias para las imágenes PM se identifican a partir de una base de datos de imágenes AM. Las etiquetas de las imágenes recuperadas se utilizan para establecer la identidad del sujeto fallecido.

3. Limitaciones:

Sin embargo, en algunos casos, es difícil aplicar el método anterior porque las imágenes están muy borrosas o la forma de la consulta está parcialmente ocluida, por lo que no hay suficiente información disponible para caracterizar los dientes.

Todavía hay una serie de desafíos que deben superarse. La extracción de la forma es un problema difícil para las radiografías dentales, especialmente para imágenes de baja calidad donde algunos contornos de los dientes son imperceptibles.

Para los sujetos con varios dientes faltantes, otras características, como la forma de los canales mandibulares y el seno maxilar, para la identificación del sujeto.

4. Método propuesto:

Afortunadamente, las radiografías no solo nos brindan información sobre la forma de los dientes, sino también otra información como la prótesis artificial de los dientes, los patrones de estrías y los patrones trabeculares que desarrollan un algoritmo de restauración de imágenes para manejar radiografías de baja calidad.

Las estrías también son un término general que se refiere a una ranura o canal delgado y estrecho, o una línea o banda delgada, especialmente si varias de ellas son paralelas o están juntas.
El análisis de Fourier proporciona un enfoque más general para detectar la frecuencia y la orientación de los patrones de estrías, y es más adecuado para el propósito dado el rango de frecuencias y orientaciones posibles. Además de conocer la orientación y frecuencia de las estrías, se deben detectar los bordes del área central de la diatomea sin estrías (esternón o rafe-esternón).

El formato propuesto es trabajar de manera similar al algoritmo de síntesis de diatomeas donde las estrías se forman gradualmente, las que están cerca del centro de la diatomea comienzan a crecer primero y pueden completarse parcialmente para cuando las estrías más alejadas del centro comiencen a formarse. El intento es modelar este proceso de manera similar al algoritmo de síntesis iterativa de diatomeas. La naturaleza única de nuestra anatomía dental y la colocación de restauraciones personalizadas garantizan la precisión cuando las técnicas se emplean correctamente.

5. Referencias:

1. Anil K. Jain, Hong Chen y Silviu Minut, “Biometría dental: identificación humana mediante radiografías dentales”

2. Y. Hicks, D. Marshall, RRMartin, PLRosin S. Drop, DGMann, “Construcción de modelos de forma y textura de diatomeas para análisis y síntesis de dibujos e identificación”.

3. Hong Chen y Anil K. Jain, “Biometría dental: alineación y correspondencia de radiografías dentales”.

4. Noticias de Odontología Forense

5. Diaa Eldin M. Nassar y Hany H. Ammar, un prototipo de sistema de identificación dental automatizado (ADIS)