La evaluación precisa de los tejidos expuestos en una pieza dental constituye una tarea crucial para la evaluación, diagnóstico y monitorización de las patologías dentales. La inspección visual es un modo subjetivo de realizar un diagnóstico sobre el estado de salud dental. Los odontólogos clínicos evalúan y registran la presencia de cada tejido usando índices estandarizados. Una evaluación y monitorización más precisa puede lograrse al registrar de manera más detallada la identificación y medición de cada tipo de tejido dentario visible clínicamente. El principal objetivo de este trabajo es diseñar un sistema computacional de clasificación de tejidos dentarios con imágenes digitalizadas, con el propósito de evaluar de una manera precisa el estado de salud dental. Con este propósito los tejidos dentarios han sido detectados, segmentados y finalmente clasificados en imágenes digitales de piezas dentales vitales. Un procedimiento computacional de tratamiento de imágenes basado en el algoritmo de desviación de la media se ha implementado para realizar la segmentación de regiones en las imágenes de la base de datos; luego se extrajo un conjunto de parámetros característicos de cada una de estas regiones. Con estos datos se ha entrenado un sistema inteligente de clasificación basado en redes neuronales. La validación del sistema clasificador se ha realizado alimentando al sistema con imágenes con las que no se hubo realizado un entrenamiento o clasificación previa. Los resultados del trabajo sugieren que las técnicas de visión por computador y de inteligencia artificial vuelven más efectivo y preciso el proceso de identificación y clasificación de tejidos dentarios, por lo que pueden ser utilizadas como una herramienta eficaz para coadyuvar al proceso de diagnóstico del estado de salud dental.
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