قطعه بندی ناحیه دندان ها و قرار دادن هر دندان در یک تصویر می تواند یک کار چالش برانگیز باشد، به خصوص اگر تصویر کیفیت پایینی داشته باشد یا نویز زیادی داشته باشد.
یکی از روش های تقسیم بندی دندان ها در یک تصویر، استفاده از تکنیک های پردازش تصویر مانند آستانه گذاری و عملیات مورفولوژیکی است. به عنوان مثال، می توانید تصویر را آستانه گذاری کنید تا دندان ها از پس زمینه جدا شوند و سپس از عملیات مورفولوژیکی مانند اتساع و فرسایش برای تمیز کردن تصویر و جداسازی تک تک دندان ها استفاده کنید.
رویکرد دیگر استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تقسیم‌بندی دندان‌ها است. CNN ها بر روی مجموعه داده های بزرگی از تصاویر آموزش دیده اند و می توانند الگوهای موجود در تصاویر مانند شکل دندان ها را تشخیص دهند.
هنگامی که دندان ها قطعه بندی شدند، می توانید از تکنیک های پردازش تصویر مانند تجزیه و تحلیل اجزای متصل برای مکان یابی هر دندان در تصویر استفاده کنید. تجزیه و تحلیل اجزای متصل، نواحی متصل را در تصویر شناسایی می‌کند و می‌تواند برای جدا کردن دندان‌ها استفاده شود.
برای تعیین میزان آسیب دندان ها می توان از تکنیک های مختلفی مانند آنالیز بافت و آنالیز تصویر استفاده کرد. تجزیه و تحلیل بافت می تواند برای تجزیه و تحلیل سطح دندان ها و شناسایی الگوهایی مانند ترک ها استفاده شود، در حالی که تجزیه و تحلیل تصویر می تواند برای شناسایی تغییرات در رنگ یا شکل دندان ها استفاده شود.
توجه به این نکته ضروری است که این یک مشکل پیچیده است و احتمالاً ترکیبی از تکنیک های مختلف برای دستیابی به نتایج خوب مورد نیاز است.
همچنین برخی از کتابخانه ها و چارچوب های منبع باز وجود دارد که می توانید از آنها برای کمک به شما در انجام این کارها استفاده کنید، مانند OpenCV و scikit-image برای پردازش تصویر، و TensorFlow، Keras و PyTorch برای یادگیری ماشین.
همچنین توصیه می شود برای درک خوب مشکل و ارزیابی نتایج، با یک متخصص دندانپزشکی یا فردی که در این زمینه تجربه دارد مشورت کنید.