• português (Brasil)
    • English
    • español
    • italiano
    • Deutsch
  • português (Brasil) 
    • português (Brasil)
    • English
    • español
    • italiano
    • Deutsch
  • Entrar
Ver item 
  •   Página inicial
  • Teses, Dissertações e Relatórios
  • Teses, Dissertações e Relatórios defendidos na UCS
  • Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde
  • Mestrado Acadêmico em Ciências da Saúde
  • Ver item
  •   Página inicial
  • Teses, Dissertações e Relatórios
  • Teses, Dissertações e Relatórios defendidos na UCS
  • Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde
  • Mestrado Acadêmico em Ciências da Saúde
  • Ver item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Aplicação da inteligência artificial para análise anatômica da região de incisivos centrais superiores por meio de imagens de tomografia computadorizada de feixe cônico segundo a classificação de Kan

Visualizar/Abrir
Dissertação Rozendo Luiz Corso.pdf (1.010Mb)
Dissertação Rozendo Luiz Corso.pdf (198.9Kb)
Data
2024-08-13
Autor
Corso, Rozendo Luiz
Orientador
Corso, Leandro Luís
Metadata
Mostrar registro completo
Resumo
O objetivo deste estudo visa a aplicação da Inteligência Artificial (IA) para análise anatômica da região de incisivos centrais superiores por meio de imagens de Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico (TCFC) segundo a classificação de Kan. Com isso, foi proposto estudar a acurácia da IA na identificação e classificação das características anatômicas da região, que são relevantes para procedimentos cirúrgicos de implantes dentários. Para realizar o estudo, foram analisadas 100 imagens de TCFC de pacientes, que realizaram exames pela clínica privada de radiologia odontológica Studio RX e a clínica de Radiologia Odontológica da Universidade de Caxias do Sul. Destas 100 imagens foram analisados 200 incisivos superiores. As imagens foram classificadas de acordo com a classificação de Joseph Kan, que é um sistema de classificação anatômica amplamente utilizado em Implantodontia. Classificação essa dividida em classe I, II, III e IV quanto a posição da raíz em relação ao osso alveolar. Em seguida, foi desenvolvida uma ferramenta de IA para a análise das imagens e identificação das características anatômicas relevantes para o procedimento cirúrgico de implante dentário. A ferramenta foi treinada com um conjunto de imagens previamente classificadas por dois especialistas em implantodontia. Por fim, foram realizados testes para avaliar a acurácia da ferramenta de IA na identificação e classificação das características anatômicas da pré-maxila. A análise revelou uma maior prevalência de pacientes com raíz voltada para a tábua óssea vestibular (Classe I de Kan). Diante disso, é crucial que cirurgiões-dentistas e implantodontistas adotem precauções adicionais durante as extrações de incisivos centrais para evitar a perda significativa de osso, sendo crucial para a integração do implante e manutenção das estruturas de suporte gengival. Destaca-se a promissora contribuição da inteligência artificial como uma valiosa ferramenta de avaliação, proporcionando aos profissionais uma abordagem mais acurada e rápidas em suas práticas cirúrgicas. [resumo fornecido pelo autor]
URI
https://repositorio.ucs.br/11338/13668
Collections
  • Mestrado Acadêmico em Ciências da Saúde [63]

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Entre em contato | Deixe sua opinião
Theme by 
Atmire NV
 

 

Navegar

Todo o repositórioComunidades e ColeçõesPor data do documentoAutoresTítulosAssuntosEsta coleçãoPor data do documentoAutoresTítulosAssuntos

Minha conta

EntrarCadastro

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Entre em contato | Deixe sua opinião
Theme by 
Atmire NV