Estimativa do sexo a partir do seio frontal em humanos através de uma fórmula preditiva e um sistema de rede neural artificial : uma análise comparativa

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: OLIVEIRA, Julyana de Araújo
• Orientador(a): PONTUAL, Maria Luiza dos Anjos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Odontologia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Redes Neurais de Computação; Seio Frontal; Caracteres Sexuais; Odontologia Legal
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/56452

O objetivo do presente trabalho foi avaliar, através de exames de Tomografias Computadorizadas de Feixe Cônico (TCFC’s), a estimativa do sexo em humanos a partir de características morfológicas e métricas do seio frontal (SF). Dois métodos de predição foram adotados: uma fórmula de regressão logística multivariada fundamentada em avaliações humanas e uma Rede Neural Artificial (RNA) de três camadas, cada uma com cinco neurônios, utilizando-se a função de ativação Rectified Linear Unit (ReLU). Dois examinadores previamente calibrados realizaram a avaliação morfológica e métrica de 1000 TCFC’s de indivíduos com idade superior ou igual a 20 anos, balanceadas em relação ao sexo. Adotou-se, como parâmetros de avaliação morfológica, a presença dos seios frontais, septo interseio, quantidade de septos intrasseios e número de festonamentos. Para a avaliação métrica, foram mensuradas a altura e largura de cada seio, largura total, comprimento anteroposterior (CPA) e cálculo do Índice do Seio Frontal. 80,0% da amostra utilizada foi submetida aos testes Shapiro-Wilk, Qui-quadrado de Pearson e Mann- Whitney e foi realizado modelo de regressão logística multivariada (p ≤ 0,05). As validações foram realizadas utilizando a amostra restante (200) para análise de curva ROC (Receiver Operating Characteristic) e matriz de confusão. O sistema de classificação baseado em aprendizagem de máquina consistiu em uma RNA treinada com 80,0% do banco de dados, e os 20,0% restantes foram utilizados como conjunto de teste. Para os dois métodos, foram obtidos valores de especificidade, sensibilidade, acurácia, recall, precisão, F1-Score e valores preditivos positivo e negativo. As medidas utilizadas nas fórmulas de regressão e redes neurais foram altura frontal, comprimento AP e largura total. Em relação à análise morfológica, o sexo masculino apresentou maior quantidade de reparos anatômicos quando comparado ao feminino. Quanto à avaliação métrica, o sexo masculino apresentou maiores valores, em ambos os seios frontais. Para o sexo masculino, a largura total em milímetros obteve média de 61,49 (DP=±15,51), enquanto no sexo feminino, a média foi de 52,47 (DP=±16,57). No SF direito, a média do CPA para o sexo masculino foi de 10,52 (DP=±3,31), enquanto no sexo feminino foi de 7,01 (DP=±2,46). Resultados semelhantes do CPA foram encontrados no SF esquerdo, com média de CPA de 10,79 (DP=±3,44) para o sexo masculino e 7,51 (DP=±2,46) para o sexo feminino (p<0,001). Ambos os métodos exibiram dimorfismo sexual. A RNA revelou especificidade (78,64), sensibilidade (78,85), acurácia (81,5%), recall (53,31%), precisão (84,54%), escore F1 (63,08%), preditivo positivo (84,54%) e preditivo negativo (78,64%) superior à fórmula preditiva (73%, 73%, 73%, 50%, 73%, 59,35, 73% e 73%, respectivamente). Portanto, ambos os métodos, particularmente a RNA, podem potencialmente apoiar a tomada de decisão na prática clínica odontológica no cenário forense brasileiro.