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World File Search System颌面部
使用面部识别技术
蒙哥马利县警察局（MCPD）的政策是利用面部识别技术，以符合授权目的的方式来保护社区，公民权利和公民自由。合格的研究者将评估面部识别技术提供的候选图像（第四节段D）。合格的研究者提供的确定的候选人是调查领导者，如果没有进一步的调查，则不能被视为积极的识别。该部将遵守马里兰州刑事诉讼程序的所有要求§2-501和seq。“面部识别技术。”该政策不规范机构利用面部功能来授予或拒绝访问电子设备，设施或其他非投票目的的能力。也不调节代理机构利用自动化或半自动化过程的能力来编辑图像或记录以释放。特别调查部主任（SID）负责监督和管理面部识别技术，符合马里兰州的法律以及地方法律，法规和政策。
面部整形外科医生的历史
约瑟夫看到了其美学改变的潜力。在1896年，他进行了第一个记录的选举隆鼻术，标志着美学隆鼻术的诞生（12,15-17）。在1916年，他被任命为新成立的面部整形手术部负责人，由普鲁士教育和文化事务部在慈善机构的耳朵，鼻子和喉咙诊所任命。约瑟夫（Joseph）发表了“ Nasenplastik und Sonstige Gesichtsplastik”，这是一项开创性的作品，详细介绍了他的技术，原理以及有关隆鼻术和其他面部手术的众多案例研究（18）。他细致的文件，对细节的关注以及对后手术后护理的重视确立了继续影响现代隆鼻术的基本原则。约瑟夫的实践不仅与外科技术有关。他非常重视审美手术的道德方面。他相信重建和审美程序的心理益处，承认对患者的自尊心和心理健康的深远影响。约瑟夫致力于改善患者的生活，主张进行彻底的咨询以了解他们的需求并确保现实的期望。除了隆鼻术之外，雅克·约瑟夫（Jacques Joseph）开发了几种创新的手术技术，尤其是在正牙手术中，其中涉及校正下颌和脸部的畸形（16）。他在这一领域的开创性工作为纠正先天性和畸形的新可能性提供了新的可能性，从而显着影响颅面手术（图4）。
基于面部肌电图的性能增强......
摘要 最近的研究表明，基于面部肌电图 (fEMG) 的面部表情识别 (FER) 系统是虚拟现实 (VR) 环境中基于传统摄像头的 FER 系统的有前途的替代品，因为它们经济实惠、不依赖于环境光，并且可以很容易地合并到现有的 VR 耳机中。在我们之前的研究中，我们将基于黎曼流形的特征提取方法应用于记录在眼睛周围的 fEMG 信号，并证明仅需一次训练就可以以 85.01% 的高精度对 11 种面部表情进行分类。然而，传统的基于 fEMG 的 FER 系统的性能还不足以应用于实际场景。在本研究中，我们开发了一种新方法，通过对其他用户的标记数据集进行线性判别分析 (LDA) 自适应来提高 FER 性能。我们的结果表明，使用 LDA 自适应方法可以将平均分类准确率提高到 89.40%（p < .001，Wilcoxon 符号秩检验）。此外，我们展示了独立于用户的 FER 系统的潜力，该系统无需任何训练课程即可对 11 种面部表情进行分类，分类准确率达到 82.02%。据我们所知，这是首次以跨学科方式采用 LDA 自适应方法的研究。预计所提出的 LDA 自适应方法将作为一种重要方法，提高基于 fEMG 的 FER 系统在社交 VR 应用中的可用性。
以及反扫视面部
与其他物体相比，诸如面部等社交刺激更能吸引和留住注意力。我们使用 fMRI 研究了当参与者看向或远离属于不同类别（面部和汽车）的视觉刺激时，眼球运动和视觉大脑区域的活动如何受到调节。我们发现，上额沟内的一个区域对面部的反扫视和正扫视之间的差异比对汽车的反扫视更大，从而支持社交环境中的抑制控制。相比之下，与面部感知相关的腹侧枕颞区和杏仁核对面部的正扫视表现出比反扫视更高的活动，但对汽车则相反，这表明情境自上而下的机制调节了参与感知的区域的功能专业化。此外，在有面部存在的扫视过程中，我们发现额叶眼区与其他皮质和皮质下眼动结构（即下额叶眼区、后顶叶皮质和基底神经节）之间的功能连接增加，这可能反映了眼动系统对抑制社会显著刺激反应的要求更高。这些数据首次突出了与其他物体相比，朝向或远离面部的不同定向反应的神经基础。
皮质面部处理系统
要点 • 灵长类动物的大脑包含面部细胞、面部区域，它们连接到面部处理网络中。 • 经过数千万年的进化，灵长类动物的面部处理系统惊人地相似。 • 面部包含大量需要提取的社会信息，从检测面部的存在开始，到识别熟悉个体的面部。 • 面部细胞表现出可以解释面部感知主要特性的特性。 • 面部处理障碍（无论是由于发育因素还是通过脑损伤获得）对面部处理回路的功能组织和面部处理的神经机制具有重要意义。 • 面部形状信息可以与其他信息源（甚至是非视觉信息）集成，以帮助处理动态人物信息。 • 面部处理的一个主要目标是识别熟悉的个体，并且已经确定了支持这种社会感知和记忆之间联系的主要神经系统和机制。
颌面外科中的人工智能。未来还是现在？
人工智能 (AI) 是当今医学领域的主要驱动力之一，在临床诊断领域具有明显的实用性，并且在改善患者治疗结果方面发挥着作用。机器学习技术（“机器学习” [ML]）源于人类的感受、学习和推理能力 1，基于逻辑算法的训练，通过这些算法，如果我们给机器一系列一般规则，机器就会在特定情况下做出决策。如今，人工智能应用已经非常多样化，已被用于改进诊断过程、识别罕见病症以及控制治疗后的结果。此外，由于 ML 技术具有很高的数据处理能力，创建具有多个记录的数据库可以帮助我们检测给定实体中的主要预后指标。毫无疑问，在医疗保健中纳入来自人工智能的元素正变得越来越频繁。主要包括：改善与患者沟通的计划、医疗监测系统、药物开发，以及最重要的是，在手术中，促进手术干预的机器人系统 2。尽管这些新技术在颌面外科领域的应用仍存在一定的局限性，但当今的外科医生需要正确理解它们的可能性、局限性和未来的挑战。在去年于巴塞罗那举行的世界移动通信大会上，展示了第一个能够通过与 5G 技术连接远程指导手术的 AI 平台（外科手术的进步 - TeleSurgeon 平台）。该系统可靠地减少了手术室中的错误，并在过程的最关键阶段依靠机器的建议。这些进步预示着一个非常光明的未来，尽管很难预测这些系统何时会在外科手术领域达到人类的能力；大多数预测都指向这发生在 2050 年代初。
人工智能在牙科和颌面放射学中的应用
从 Netflix 上的电影推荐到手机上的自动更正功能，人工智能在我们日常生活中的应用越来越普遍。医学和牙科领域可以应用人工智能来跟上技术进步并利用它们来提高实践效率。虽然人工智能尚未得到广泛应用，但在牙科和颌面外科领域与牙科射线照片结合使用时具有巨大潜力。射线照片可以作为机器学习算法的数据集，并使人工智能技术能够执行诊断疾病和治疗计划等任务。正在牙科研究中研究的人工智能技术的用途包括牙科图表、诊断龋齿、囊肿和肿瘤以及正颌和正畸病例的治疗计划。
口腔和颌面外科的新边界-AI
AI在OMF中呈现了变革性的力量，提供了改进诊断，个性化治疗和潜在革新手术技术的潜力。但是，涉及道德考虑，数据隐私问题以及确保透明度对于成功的AI集成至关重要。通过承认既有收益和挑战，我们可以利用AI的力量来优化患者护理，并将OMF领域推向精确和效率的新时代。
颌骨及其模仿的骨髓炎-Thieme Connect
骨髓炎通常是指骨骼骨腔的炎症，在临床表现中可能是急性或慢性的。在下颌骨骼中，它比上颌骨更常见的是下颌骨，这与下颌骨的血液供应减少有关。厚的皮质板和下颌骨中丰富的髓质组织有助于骨骼内感染的结构。骨 - 骨髓炎遵循与面部其余部分相同的疗法发生，而在下颌骨中，观察到了不同的病因学谱。由于其阴险的发作和可变的临床表现，准确的诊断通常需要将临床发现，实验室测试和成像技术结合在一起。此外，重要的是要与类似于但不是由感染引起的疾病，即非感染模拟物引起的，这一点很重要，以指导适当的管理。
