Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2025 |
| Autor(a) principal: |
Lopes Junior, William José
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| Orientador(a): |
Devito, Karina Lopes
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| Banca de defesa: |
Bernardino, Heder Soares
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Silva, Rhonan Ferreira da
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso embargado |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Clínica Odontológica
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| Departamento: |
Faculdade de Odontologia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18406
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Resumo: |
A estimativa da idade por meio de imagens dentais é uma prática essencial na odontologia forense, especialmente para a identificação de indivíduos. Este estudo utilizou redes neurais convolucionais (CCNs) para estimar a idade de adultos brasileiros a partir de imagens tomográficas dos incisivos centrais superiores. Foram analisados 662 exames de tomografia computadorizada de feixe cônico (TCFC) de pacientes com idades entre 18 e 60 anos, totalizando 1324 dentes. O processo envolveu o treinamento de quatro redes neurais: a primeira (YOLOv8) identificou e isolou os dentes nas imagens originais; a segunda (também YOLOv8) realizou a segmentação das áreas de interesse (câmara pulpar e coroa dental); a terceira (ResNeXt-101) foi treinada para estimar a idade por regressão utilizando cortes tomográficos coronais, sagitais e concatenados (cortes coronais e sagitais combinados em uma única imagem); e a quarta (também ResNeXt-101) estimou a idade através de regressão com base nas imagens segmentadas. A identificação e segmentação automatizada das áreas de interesse (câmara pulpar e coroa dental) atingiram excelentes métricas de desempenho, com precisão superior a 0,9 tanto para a câmara pulpar quanto para a coroa dental. Independentemente do corte analisado, os maiores erros foram observados nas faixas etárias mais avançadas. Além disso, as imagens segmentadas nas áreas específicas da câmara pulpar e coroa dental apresentaram erros médios absolutos (MAEs) superiores aos das imagens dos dentes (imagens detectadas). O menor MAE, de 4,99 anos, foi obtido a partir da análise das imagens concatenadas detectadas. Pode-se concluir que, apesar do presente estudo limitar-se a uma população específica, a aplicação de redes neurais profundas é uma abordagem eficaz para a estimativa de idade na odontologia forense, que reduz as limitações dos métodos manuais tradicionais, oferecendo uma alternativa mais precisa e menos suscetível a vieses. |
