Construcción de un sistema de evaluación y clasificación del rendimiento masticatorio empleado reconocimiento automático de patrones de degradación en alimentos de prueba

Abstract

This study presents a novel system for Masticatory Efficiency and Performance assessment based on automatic recognition of mixture patterns of masticated two-coloured chewing gums using a combination of computational intelligence and image processing techniques. The hypotheses tested where: (1) general purpose image analysis procedures were able to discriminate between different amounts of chewing strokes, (2) the proposed system could accurately relate specimens to the number of chewing cycles, (3) the proposed system could differentiate the masticatory efficiency between dentate and edentulous individuals, and (4) that the proposed system could identify differences in the mixture patterns of edentulous individuals after receiving complete denture treatment.

Este estudio presenta un nuevo sistema de evaluación de Eficiencia y Rendimiento Masticatorio basado en el reconocimiento automático de patrones de mezcla de gomas de mascar bicolores sometidos a la masticación, empleando una combinación de inteligencia computacional y técnicas de procesamiento de imágenes. Las hipótesis probadas fueron: (1) los procedimientos de análisis de imágenes de propósito general son capaces de discriminar la mezcla producida entre diferentes cantidades de ciclos masticatorios, (2) el sistema propuesto puede relacionar con precisión a los especímenes con el número de ciclos de masticación, (3) el sistema propuesto puede diferenciar la eficiencia masticatoria entre individuos dentados y edéntulos, y (4) el sistema propuesto puede identificar diferencias en los patrones de mezcla de individuos edéntulos después de recibir el tratamiento con prótesis totales removibles.