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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
| dc.contributor.advisor | Corso, Leandro Luis | |
| dc.contributor.author | Corso, Rozendo Luiz | |
| dc.contributor.other | Fraga, José Carlos Soares de | |
| dc.contributor.other | Vezaletti, Giliano Nicolini | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-16T19:18:09Z | |
| dc.date.available | 2024-08-16T19:18:09Z | |
| dc.date.issued | 2024-08-13 | |
| dc.date.submitted | 2024-06-22 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/11338/13668 | |
| dc.description | 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] | pt_BR |
| dc.language.iso | en | pt_BR |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.subject | Tomografia computadorizada de feixe cônico | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Odontologia | pt_BR |
| dc.subject | Implantes dentários | pt_BR |
| dc.subject | Coni beam computed tomography | en |
| dc.subject | Artificial intelligence | en |
| dc.subject | Dentistry | en |
| dc.subject | Dental implants | en |
| dc.title | 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 | pt_BR |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |
| mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
| mtd2-br.advisor.lattes | http://lattes.cnpq.br/5648020875618628 | pt_BR |
| mtd2-br.author.lattes | Corso, Rozendo Luiz | pt_BR |
| mtd2-br.program.name | Mestrado Acadêmico em Ciências da Saúde | pt_BR |
| mtd2-br.contributor.coorientador | Gamba, Thiago de Oliveira | |
| mtd2-br.campus | Campus Universitário de Caxias do Sul | pt_BR |
| local.data.embargo | 2024-08-19 |
