Orthod Fr 2008;79:91-97
DOI: 10.1051/orthodfr:2008004
Les classes II basales étudiées par les réseaux neuronaux
Jean Lavergne et Nicole Gasson1a, rue de Haguenau, 67300 Schiltigheim, France
Publié en ligne le 29 mai 2008
Abstract
The aim of this paper is to study how a population is turning when the
facial growth regulation is optimal. For this purpose we are using an
artificial neural network.
Two samples are used: one comprising 100 individuals with ideal occlusion,
and another one comprising 500 patients with basal Class II. The first one
is used, during the training phase, to teach the network the rules of an
optimal facial growth regulation. This network is then applied to the second
sample to study how this sample is turning when the facial growth is
perfectly regulated.
Two samples are obtained after calculation, one measured and one virtual.
Both have the same growth potential, the difference lies in how this
potential is used. In the virtual sample, some groups of patients disappear
and large differences appear between these two samples. But still, one third
of the patients in the virtual sample remain their basal Class II.
Résumé
Le but de cette étude est d'envisager le devenir d'une population
lorsque la régulation de la croissance faciale est optimale. Pour cela,
nous utilisons un logiciel d'intelligence artificielle basé sur les
réseaux neuronaux.
Deux échantillons sont utilisés : l'un constitué de 100
individus avec une occlusion idéale et l'autre constitué de 500 patients avec une classe II basale. Le premier sert à entraîner le
réseau pour lui apprendre les règles d'une régulation optimale
de la croissance faciale. Ce réseau est ensuite appliqué au
deuxième échantillon pour en étudier le devenir avec une
croissance faciale parfaitement régulée.
Après calcul, nous sommes en présence de deux échantillons, l'un
mesuré, l'autre virtuel présentant tous les deux le même
potentiel de croissance, mais dont seule diffère l'utilisation de ce
potentiel de croissance. Dans l'échantillon virtuel, certains groupes de
patients disparaissent et de grandes différences apparaissent entre les
deux échantillons. Mais, néanmoins, dans l'échantillon virtuel,
1/3 des patients conserve une classe II basale.
Key words: Class II -- Neural network -- Facial growth regulation
Mots clés : Classe II -- Réseau neuronal -- Régulation de la croissance faciale
Correspondence: jean.lavergne@cegetel.net
© EDP Sciences, SFODF 2008



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