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In dieser Arbeit wird ein Modell zur Analyse kraniometrischer Variablen entwickelt, das die Parakonsistenten Künstlichen Neuronalen Netze verwendet und auf der Kommentierten Parakonsistenten Logik zweier Werte basiert. Eine solche Logik hat die Fähigkeit, Ungewissheit, Inkonsistenz und Parakomplettheit zu messen. Die parakonsistente Logik wurde in mehreren Anwendungen, die diesen Situationen unterliegen, eingesetzt und stellt ein neues mathematisches Werkzeug in der künstlichen Intelligenz dar.Die hier vorgeschlagene kephalometrische Analyse besteht in der Quantifizierung von skelettalen und zahnmedizinischen Diskrepanzen unter parakonsistenter Logik. Die Verwendung von parakonsistenten künstlichen neuronalen Netzwerken ermöglicht es der Methode, einen Unsicherheitsfaktor hinzuzufügen, der die traditionelle kieferorthopädische Diagnose respektiert, während gleichzeitig verschiedene kraniofaziale Regionen kontextualisiert werden. Das Ergebnis der Analyse besteht aus den Graden derskelettalen, anteroposterioren und vertikalen Diskrepanz sowie den Graden der zahnmedizinischen Diskrepanz, relativ zu den unteren und oberen Schneidezähnen.