Avaliação da acurácia do algoritmo de Deep Learning para classificar os tratamentos dentários em Radiografias Panorâmicas: Estudo Piloto (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: COSTA, CLAUDIO - FO ; ROMANO, MARCELO MUNHÓES - FO
- Unidade: FO
- Subjects: RADIOGRAFIA PANORÂMICA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Português
- Abstract: O uso dos algoritmos de Deep Learning (DL), uma subdivisão da Inteligência Artificial (IA) vem demonstrando e sugerindo a sua eficiência e confiabilidade no processo de automação de diagnósticos utilizando os exames das Radiografias Panorâmicas Digitais (PRs). Para tarefas repetitivas como os laudos de tratamentos dentários presentes em RPs, os algoritmos de DL podem ser utilizados para auxiliar os profissionais oferecendo a maior eficiência diagnóstica, redução do tempo de laudo e de erros. Este estudo piloto utilizou 100 exames RPs de origem multicêntrica para testar a acurácia do algoritmo de classificação de EfficientDet-D3, que tem a vantagem de ter a capacidade de classificação em camadas de multiníveis. Os tratamentos dentários foram categorizados em 9 categorias: coroa sobre dente; coroa sobre implante; prótese fixa com pôntico sobre dente; prótese fixa com pôntico sobre implante; restauração metálica; restauração não-metálica; retentor intrarradicular; implante e raiz residual. A acurácia maior obtida foi de 66,4%. O algoritmo testado demonstrou boa sensibilidade de distinção das categorias que tem metais, no entanto o algoritmo teve dificuldade em classificar as restaurações não-metálicas. Baseado na avaliação qualitativa por meio de bounding box, o algoritmo demonstrou pouca sensibilidade em distinção entre o dente natural e restauração não-metálica como a restauração de resina
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Brazilian Oral Research
- ISSN: 1807-3107
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 37, supl. 1, p. 325, res. PN0890, 2023
- Conference titles: Proceedings of the SBPqO Annual Meeting
-
ABNT
KIM, J. H et al. Avaliação da acurácia do algoritmo de Deep Learning para classificar os tratamentos dentários em Radiografias Panorâmicas: Estudo Piloto. Brazilian Oral Research. São Paulo: SBPqO. . Acesso em: 03 jun. 2024. , 2023 -
APA
Kim, J. H., Silva, R. L. B., Kim, J. H., Alcantara, A. R., Laurino, F. A. R., Cabral, C. C. G., et al. (2023). Avaliação da acurácia do algoritmo de Deep Learning para classificar os tratamentos dentários em Radiografias Panorâmicas: Estudo Piloto. Brazilian Oral Research. São Paulo: SBPqO. -
NLM
Kim JH, Silva RLB, Kim JH, Alcantara AR, Laurino FAR, Cabral CCG, Romano MM, Costa C. Avaliação da acurácia do algoritmo de Deep Learning para classificar os tratamentos dentários em Radiografias Panorâmicas: Estudo Piloto. Brazilian Oral Research. 2023 ; 37 325.[citado 2024 jun. 03 ] -
Vancouver
Kim JH, Silva RLB, Kim JH, Alcantara AR, Laurino FAR, Cabral CCG, Romano MM, Costa C. Avaliação da acurácia do algoritmo de Deep Learning para classificar os tratamentos dentários em Radiografias Panorâmicas: Estudo Piloto. Brazilian Oral Research. 2023 ; 37 325.[citado 2024 jun. 03 ] - Avaliação da presença da H. pylori na placa bacteriana e na saliva como alternativa diagnóstica em dispépticos
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