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Banca de QUALIFICAÇÃO: LUCAS CELESTINO GUERZET AYRES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUCAS CELESTINO GUERZET AYRES
DATA: 03/09/2021
HORA: 09:00
LOCAL: Sala de videochamadas
TÍTULO: DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DE RECONHECIMENTO DE MARCAS DE IMPLANTES DENTÁRIOS POR MEIO DE RADIOGRAFIAS PANOR MICAS E PERIAPICAIS.
PALAVRAS-CHAVES: Implantes; Inteligência Artificial; Redes Neurais Artificiais Convolucionais Profundas.
PÁGINAS: 16
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Odontologia
RESUMO:

Implantes dentários fornecem alternativas promissoras para restaurações protéticas. 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 médicos, 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 enterradas no osso alveolar, o que não pode ser observado no exame oral. Nenhum método automatizado foi proposto para identificar as marcas de implantes mais usadas do brasil a partir de imagens de radiografias periapicais e panorâmicas. Uma alternativa é fazer uso da inteligência artificial (IA). Algoritmos inteligentes baseados em máquinas que imitam os processos neurológicos humanos para que processem e categorizem dados complexos automaticamente. Em particular, as redes neurais artificiais convolucionais profundas (CNNs) fornecem recursos de visão computacional (adotam padrões para reconhecer objetos e cenas em uma imagem) que tem potencial para atender às necessidades de reconhecimento de implantes dentários a partir de imagens radiográficas. Clinicamente, esse recurso será útil para solucionar os inconvenientes associados a tratamentos desnecessários e despesas odontológicas causadas pela falta de conhecimento sobre o tipo exato do implante. Assim, o objetivo do nosso estudo será desenvolver um sistema de IA por redes neurais convolucionais profundas (CNNs) capaz de reconhecer e classificar, a partir de radiografias panorâmicas e periapicais, as diferentes marcas de implantes dentários mais utilizados no Brasil.


MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 1704209 - CLEVERSON LUCIANO TRENTO
Externo ao Programa - 1088352 - EDUARDA HELENA LEANDRO DO NASCIMENTO
Presidente - 2021396 - WILTON MITSUNARI TAKESHITA

Notícia cadastrada em: 25/08/2021 10:18
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