論文の概要: Data-driven Smile Design: Personalized Dental Aesthetics Outcomes Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12001v1
- Date: Mon, 15 Sep 2025 14:49:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.350902
- Title: Data-driven Smile Design: Personalized Dental Aesthetics Outcomes Using Deep Learning
- Title（参考訳）: データ駆動スマイルデザイン:ディープラーニングによるパーソナライズされた歯科美学の成果
- Authors: Marcus Lin, Jennifer Lai,
- Abstract要約: この研究は、AI、ビッグデータ、認識技術を統合してスマイルデザインプロセスを自動化する包括的なシステムを提案する。
このシステムは顔の特徴抽出モジュールと画像生成モジュールを備えており、多様な実践者や患者のニーズに応えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A healthy smile plays a significant role in functional as well as esthetic considerations, improving confidence. It is difficult for dental professionals to strike a balance between esthetic requirements and functional requirements. Traditional smile design has had heavy reliance on dentist expertise and used plaster models and hand drawings, raising questions about the outcome for patients. Digital technology, led by Dr. Christian Coachman in 2007, allows photographic and videographic assessments, enabling improved intercommunication among specialists and patients. Advances in artificial intelligence (AI) and big data have supported analysis of facial features and development of personalized smile designs in the last few years. Outputs are, however, susceptible to practitioner bias or limitations of training data, and may be suboptimal for individual users. The study presented here suggests a comprehensive system integrating AI, big data, and recognition technologies to automate the smile design process so that both experienced and inexperienced dentists can generate pleasing aesthetics with ease. The system has a Facial Feature Extraction Module and an Image Generation Module, serving diverse practitioner and patient needs. User data can be incorporated in future research for design optimization and testing of virtual and augmented reality for real-time previewing. Data gathered can also be employed in aesthetic preference analyses, which can enhance our knowledge of smile design in dental practice.
- Abstract（参考訳）: 健康な笑顔は、機能的および美的考慮において重要な役割を果たす。
歯科医が審美要件と機能要件のバランスをとることは困難である。
伝統的なスマイルデザインは歯科医の専門知識に大きく依存しており、プラスターモデルと手描きを使用しており、患者の結果について疑問を呈している。
2007年にChristian Coachman博士が率いたデジタル技術は、写真やビデオのアセスメントを可能にし、専門家や患者とのコミュニケーションの改善を可能にした。
人工知能(AI)とビッグデータの進歩は、ここ数年で顔の特徴の分析とパーソナライズされた笑顔のデザインの開発を支持してきた。
しかし、アウトプットは実践者のバイアスやトレーニングデータの制限に影響を受けやすいものであり、個々のユーザーにとって最適ではないかもしれない。
この研究は、AI、ビッグデータ、認識技術を総合的に統合して、笑顔のデザインプロセスを自動化することによって、経験豊富な歯科医と経験の浅い歯科医の両方が、楽に美学を作れることを示唆している。
このシステムは顔の特徴抽出モジュールと画像生成モジュールを備えており、多様な実践者や患者のニーズに応えている。
ユーザーデータは、リアルタイムプレビューのためのバーチャルおよび拡張現実の設計最適化とテストのための将来の研究に組み込むことができる。
収集したデータは美的嗜好分析にも利用でき、歯科医療における笑顔デザインの知識を高めることができる。
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