La technologie
La segmentation dentaire
Une analyse entraînée sur 18 000+ photos intra-orales annotées par le Dr Romain Lateur, collectées en conditions cliniques réelles.
Étude réalisée par iTransform GP · février 2026
18k+
Photos annotées
6
Prises par patient
8
Architectures évaluées
92%
IoU (Voting Classifier)
Le dataset
6 prises standardisées par patient
Deux arcades, trois vues chacune — un protocole reproductible, annoté au pixel par le Dr Romain Lateur.
Maxillaire
Gauche
Centre
Droite
Mandibulaire
Gauche
Centre
Droite
Le modèle
Le Voting Classifier
Plutôt que de se fier à un seul modèle, MouthCare combine les prédictions de 8 architectures de deep learning par un vote au pixel. Le résultat est plus robuste et fiable qu'un modèle isolé.
- Vote majoritaire au pixel sur 8 architectures évaluées.
- Segmentation en 6 classes cliniques (dents, gencive, tartre, carie…).
- 92 % d'IoU — précision validée par métriques industrielles.
🔒 Photo analysée de façon confidentielle — non conservée.
DentsGenciveTartreCarieGingiviteCouronne
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Disponible sur iOS et Android — gratuit.