Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
Lepper, Tatiana Wannmacher |
Orientador(a): |
Rados, Pantelis Varvaki |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/275804
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Resumo: |
O carcinoma espinocelular de boca (CEC) é ainda um grande desafio para todos os profissionais da área de saúde. Estes desafios envolvem o manejo desta forma de neoplasia maligna, mas principalmente, seu diagnóstico precoce a fim de minimizar a morbidade e a mortalidade desses pacientes. O monitoramento das desordens potencialmente malignas bucais (DPMB), como as leucoplasias e eritroplasias, tem papel fundamental para o diagnóstico precoce do CEC. Para que isto seja alcançado existem diversos métodos de detecção de alterações a nível celular bem como alterações fenotípicas a nível clínico, entretanto esta ação clínica ainda é extremamente passiva e depende do aparecimento das lesões visíveis para tomada de decisão dentre um grupo relativamente amplo de indivíduos que estão em monitoramento e que estão cumulativamente somando danos precoces para o CEC e/ou DMPB. O objetivo deste estudo foi estabelecer o peso relativo dos diferentes parâmetros de risco para o desenvolvimento de CEC, clínicos e citopatológicos, e a validade de aplicação de um sistema capaz de acelerar este monitoramento. Como principais resultados sugere-se um modelo multicategórico apresentando pontos de corte como indicadores de risco aumentado. Para análise de papanicolau o ponto de corte com maior acurácia (89%), sensibilidade (96%) e especificidade (72%) foi aumento de 17% na razão núcleo-citoplasmas associado ao sistema Bethesda modificado. Para análise de AgNOR o ponto de corte foi a observação de média acima de 3,69 NORs por núcleo, apresentando acurácia de 90% (sensibilidade 86% e especificidade 93%). O uso da inteligência artificial CNN efetivamente permitiu a aceleração da obtenção dos resultados comparáveis com a análise humana. A análise do modelo multicategórico apresentou pontuações preliminares de baixo (4-6), moderado (7-12) e alto risco (13-19) para desenvolvimento de CEC. A 8 aplicação longitudinal igualmente poderá contribuir com o monitoramento de indivíduos de risco para o CEC. |