Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUCAS CELESTINO GUERZET AYRES
DATA: 17/07/2023
HORA: 14:00
LOCAL: sala online
TÍTULO: DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DE RECONHECIMENTO DE TIPOS DE IMPLANTES DENTÁRIOS POR MEIO DE RADIOGRAFIAS PANORÂMICAS E PERIAPICAIS
PALAVRAS-CHAVES: IMPLANTES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS ARTIFICIAIS CONVOLUCIONAIS PROFUNDAS
PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Odontologia
RESUMO:

A capacidade de tratamento reabilitador com implantes dentários revolucionou as práticas odontológicas em todo o mundo, melhorando a vida de muitos pacientes. Os desenvolvimentos contínuos nesta área levaram à disponibilidade de uma variedade de sistemas de implantes no mercado nos últimos anos. O processo de reabilitação com prótese sobre implantes necessita de uma gama de diferentes ferramentas cirúrgicas e protéticas que podem variar em forma, adaptação, estilo, estrutura e devem ser compatíveis entre si. De uma forma geral, essas ferramentas não são universais e são de propriedade exclusiva de cada fabricante. Na ausência de registros odontológicos, o conhecimento sobre o tipo de implante seria revelado apenas com base em exames de imagem, pois a maioria das peças dos acessórios do implante estão inseridas no osso alveolar, o que não pode ser observado no exame oral. O objetivo do estudo foi desenvolver um algoritmo de inteligência artificial (IA) capaz de realizar o reconhecimento de implantes dentários e de conexões protéticas a partir de radiografias panorâmicas e periapicais. Um algoritmo de detecção pré-treinado chamado YOLO foi usado, juntamente com 106 camadas convolucionais para realizar a detecção de objetos. Para avaliação do reconhecimento dos tipos de implantes dentários foi realizado um estudo piloto com 150 radiografias panorâmicas de indivíduos com pelo menos um implante dentário da marca Neodent (Curitiba, Paraná, Brasil) O Grupo 1 consistiu de 75 radiografias panorâmicas com implantes Neodent Titamax CM EX, compreendendo um total de 152 implantes. Enquanto isso, o grupo 2 consistiu em 75 radiografias panorâmicas com outros tipos de implantes da marca Neodent totalizando 150 implantes. Os implantes foram avaliados e identificados em radiografias de um banco de imagens por um examinador experiente, utilizando método visual. Para avaliação das conexões dos implantes foram identificados 719 implantes dentários visualizados em 215 radiografias panorâmicas e 58 radiografias periapicais pós-operatórias de pacientes que foram submetidos instalação após planejamento virtual guiado. Asimagens foram agrupadas com base na conexão protética do implante. O grupo cone morse foi composto por 632 implantes, enquanto o grupo grand morse foi composto por 87 implantes. Em ambos os estudos o software VoTT foi usado para rotular as imagens. As métricas mAP (means average precision), Precision, Recall, F1- Score e Total Detection Time (TDT) foram utilizadas para avaliar o desempenho do algoritmo da IA. Os resultados mostraram que o algoritmo desenvolvido é capaz de reconhecer implantes Neodent Titamax CM EX em radiografias panorâmicas com 72% de precisão e de diferenciar em radiografias periapicais e panorâmicas, conexões cone morse e grand morse da marca Neodent em 81% dos casos. O algoritmo desenvolvido neste estudo demonstrou a capacidade 3 de identificar implantes Neodent Titamax CM EX em radiografias panorâmicas, bem como de diferenciar conexões cone Morse e grand Morse da marca Neodent, em radiografias panorâmicas e periapicais. O presente trabalho representa um passo promissor para o desenvolvimento de um método preciso e automatizado para identificação de implantes dentários e de conexões protéticas usando radiografias panorâmicas e periapicais

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 1918811 - ANTONIO CARLOS MARQUETI
Interno - 1704209 - CLEVERSON LUCIANO TRENTO
Presidente - 1433678 - JANAINA ARAUJO DANTAS