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@@ -6,7 +6,7 @@ from collections import Counter
 
 def predict(image_path: str):
     # Cargar el modelo
-    model = YOLO("best_res2.pt")
+    model = YOLO("best_segdental.pt")
 
     # Leer la imagen desde la ruta
     image = cv2.imread(image_path)
@@ -47,17 +47,17 @@ def predict(image_path: str):
     # Generar el texto con los resultados
     results_text = []
 
-    results_text.append("Todos los dientes identificados:")
+    results_text.append("Identified Teeth:")
     for tooth in sorted(predicted_set, key=fdi_sort_key):
-        results_text.append(f"Diente {tooth}")
+        results_text.append(f"Tooth {tooth}")
 
-    results_text.append("\nDientes identificados más de una vez (requieren revisión):")
+    results_text.append("\nTeeth requiring revision:")
     for tooth in sorted(identified_multiple, key=fdi_sort_key):
-        results_text.append(f"Diente {tooth}")
+        results_text.append(f"Tooth {tooth}")
 
-    results_text.append("\nDientes no identificados:")
+    results_text.append("\nUnidentified  Teeth:")
     for tooth in sorted(missing_teeth, key=fdi_sort_key):
-        results_text.append(f"Diente {tooth}")
+        results_text.append(f"Tooth {tooth}")
 
     # Convertir la lista de resultados a una sola cadena de texto
     results_text_str = "\n".join(results_text)