3B sefalometrik yüz analizi: 478 noktalı yüz ağı gülüş tasarımı nasıl yapılır?

1. 478 noktalı 3B yüz ağı ve sefalometrik oranlar nasıl ölçülür?

Standart 2B fotoğraflarda başın birkaç derecelik eğimi veya kamera mesafesi, çene genişliğini olduğundan dar ya da geniş gösterebilir. 3B sefalometrik analiz bu perspektif yanılsamasını dört matematiksel katmanla çözer:

• 478 noktalı 3B koordinat ağı (landmarks-3d.json): Yüz üzerinde 478 anatomik nokta [x, y, z] koordinatlarıyla çıkarılır. Elmacık kemikleri arasındaki bizigomatik genişlik (ZY-ZY, düğüm #234–#454) ile alt çene köşeleri arasındaki bigonial genişlik (Go-Go, düğüm #172–#397) 3B Öklid uzaklığıyla hesaplanır.
• Antropometrik eşikler ve 113 makale sentezi: Farkas (1994) yüz indeksleri, Williams (1914) geometrik sınıflaması, Frush & Fisher (1958) SPA morfoloji kuramı ve Lombardi (1973) görsel oran ilkeleri dahil 113 hakemli makaleden çıkarılan eşiklerle brakisefal (kare/geniş çene, Go-Go / ZY-ZY ≥ 0,82), mezosefal ve dolikosefal yüz sınıfları ayrıştırılır.
• Sentetik kare yüz (n = 1) referans ölçümü: Canlı 3B modülde yer alan sentetik kare yüz örneğinde (seed = 42) Go-Go / ZY-ZY = 0,837 (3B simülasyon kesitinde jaw_ratio = 0,9236, face_ratio = 0,8892) ölçülmüş; algoritma Jaw Width: geniş, Target Line: hafif kavisli ve SPA: maskülen — kare / köşeli santraller kararını üretmiştir.
• SAM 2B kesici diş segmentasyonu ve 441 form eşlemesi: Mevcut santral kesici dişlerin genişlik/boy oranı SAM 2B maskesiyle ölçülerek 441 diş formu kütüphanesinden (476/477 STL/PLY render) 5 öncelikli ve 3 alternatif form seçilir.

2. Eğitimsiz model vs 3B sefalometrik QLoRA: n = 32 kilitli test sonuçları

Toplam 576 vakalık (519 eğitim + 57 doğrulama) veri kümesi üzerinde, 16 katmanda 1.000 iterasyon eğitilen Qwen2.5-3B-Instruct-4bit modelinde eğitim kaybı 2,728’den 0,136’ya, doğrulama kaybı 2,718’den 0,213’e inmiştir. Eğitimde hiç görülmemiş n = 32 kilitli test seti (ornek/sentetik-kare/n32-kilitli-test.json) karşılaştırması aşağıdadır:

3. 0 / 0 / 0 benzerlik taraması ve kimliksiz işleme güvencesi

Sefalometrik analiz ve görsel önizleme süreçlerinde kişisel veri mahremiyeti üç mekanik katmanla korunur:

• Üç katmanlı benzerlik taraması (0 / 0 / 0): Sentetik kare yüz (n = 1) üzerinde yapılan taramada Google Lens web tam eşleşmesi 0, 1.515 yerel görselde algısal özet (dHash ≤ 10) eşleşmesi 0 ve 576 vakalık sefalometrik veri tabanında birebir eşleşme 0 çıkmıştır.
• Kimliksiz ağız kırpımı: Dış görsel modellere tam yüz fotoğrafı gönderilmez; yalnızca 4.686 piksellik dudak kilidiyle sınırlandırılmış kimliksiz ağız kırpımı işlenir.
• Şeffaf negatif sonuç kaydı: Deney sürecinde %35 boş çıkış üreten v6 MLX DoRA (gemma-4-E4B) kolu elenmiş, yalnız doğrulama kapısını geçen 3B sefalometrik QLoRA hattı korunmuştur.

4. Sık sorulan sorular (3B sefalometrik analiz & 478 noktalı yüz ağı)

478 noktalı yüz ağı gülüş tasarımı ve 3B sefalometrik analiz nasıl yapılır?

MediaPipe FaceMesh mimarisiyle yüz üzerinde 478 adet 3B koordinat noktası [x, y, z] çıkarılır. Bizigomatik elmacık genişliği (ZY-ZY, #234–#454) ile bigonial alt çene köşe genişliği (Go-Go, #172–#397) oranı hesaplanır; SAM 2B kesici diş segmentasyonuyla birleştirilerek 441 diş formu kütüphanesinden morfolojik öneri üretilir.

Eğitimsiz görsel-dil modelleri kare çeneli yüzleri neden oval sanıyor ve QLoRA bunu nasıl çözdü?

Eğitimsiz (vanilya) görsel-dil modelleri eğitim verisindeki dağılım nedeniyle geniş/köşeli çeneli (brakisefal, Go-Go / ZY-ZY ≥ 0,82) yüzleri oval etiketleme eğilimindedir (n = 32 sette 18 oval, 14 belirsiz, %0,0 isabet). 113 hakemli makaleden damıtılan sefalometrik kurallar ve 576 vaka (519 eğitim + 57 doğrulama) üzerinde 1.000 iterasyon eğitilen Qwen2.5-3B-Instruct-4bit QLoRA modeli, n = 32 kilitli sette yüz şekli isabetini %90,6’ya (29/32), hedef hat ve jaw_width isabetini %100,0’a (32/32) çıkarmıştır.

Sefalometrik analizde kullanılan yüz görselleri gerçek hastalara mı aittir?

Hayır. Sayfada ve deneyde gösterilen kare yüz örneği (n = 1, seed = 42) tamamen sentetiktir. 3 katmanlı benzerlik taramasında (lookalike-tarama.json) Google Lens web tam eşleşmesi 0, 1.515 yerel görselde dHash ≤ 10 eşleşmesi 0 ve 576 vakalık 3B sefalometrik veri tabanında birebir eşleşme 0 (0 / 0 / 0) olarak doğrulanmıştır.

3B sefalometrik analiz klinik teşhis yerine geçer mi?

Hayır. Algoritma çıktısı radyolojik veya klinik bir teşhis değildir; yalnızca diş hekimi ve dijital laboratuvar için 441 diş formu arasından antropometrik ön eleme sunar. Nihai tasarım ve uygulama kararı yalnızca diş hekimine aittir.