Banca de DEFESA: ARTEMISA FERNANDA MOURA FERREIRA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ARTEMISA FERNANDA MOURA FERREIRA
DATA: 24/04/2025
HORA: 08:30
LOCAL: Uso de recursos à distância
TÍTULO: Redes neurais convolucionais como alternativa para estimativa de maioridade penal a partir da avaliaÁ„o dos terceiros molares inferiores
PALAVRAS-CHAVES: Modelos de Redes Neurais; InteligÍncia Artificial; Aprendizado de M·quina Supervisionado; DeterminaÁ„o da idade pelos dentes; Odontologia Legal.
PÁGINAS: 66
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Odontologia
RESUMO: No Brasil, a estimativa da maioridade È um procedimento essencial na pr·tica da Odontologia Legal, sendo frequentemente aplicada em situaÁıes onde a idade do indivÌduo È desconhecida ou contestada, especialmente no contexto criminal. Embora mÈtodos tradicionais amplamente consolidados sejam utilizados para esse fim, tais abordagens demandam elevado grau de expertise e est„o sujeitas ‡ variabilidade entre examinadores. Neste contexto, destaca-se o crescente interesse pela aplicaÁ„o de tÈcnicas de inteligÍncia artificial, que oferecem maior padronizaÁ„o, reprodutibilidade e potencial de automaÁ„o. Diante disso, este estudo foi estruturado em dois capÌtulos com objetivos complementares. O CapÌtulo 1 propÙs o desenvolvimento de um mÈtodo autom·tico para estimativa do Õndice de MaturaÁ„o do Terceiro Molar (I3M) a partir de radiografias panor‚micas, utilizando redes neurais convolucionais. O CapÌtulo 2 visou classificar indivÌduos como maiores ou menores de 18 anos com base no desenvolvimento radicular dos terceiros molares inferiores utilizando uma rede neural convolucional. Trata-se de um estudo observacional e transversal, aprovado pelo ComitÍ de …tica em Pesquisa do CCS/UFPB (CAAE: 73025623.6.0000.5188), que incluiu 1.082 radiografias digitais de indivÌduos entre 14 e 22 anos, obtidas em trÍs clÌnicas de Radiologia do Nordeste brasileiro entre 2019 e 2022. As imagens foram padronizadas, exportadas em formato DICOM, rotuladas no LabelBox e divididas em conjuntos de treinamento/validaÁ„o (80%) e teste (20%), com aumento artificial de dados aplicado ao conjunto de treinamento/validaÁ„o. No CapÌtulo 1, o I3M foi mensurado manualmente por um especialista calibrado (n=108), com altos Ìndices de concord‚ncia intra e interexaminador (ICC > 0,92). Foram utilizadas duas arquiteturas, ambas com imagens de entrada redimensionadas para 512×512 pixels: a YOLO11n-Pose, capaz de localizar os dentes 38 e 48 e identificar diretamente 12 pontos anatÙmicos por imagem; e a PoseResNet, baseada na ResNet-101, que gera mapas de calor por ponto e emprega a funÁ„o de perda Masked MSE Loss. Ambas foram testadas isoladamente e em uma pipeline composta por trÍs mÛdulos: R1 (YOLO11n) para avaliaÁ„o dos ·pices (abertos/fechados), R2 para detecÁ„o dos pontos anatÙmicos (YOLO11n-Pose ou PoseResNet), e R3 para c·lculo das dist‚ncias euclidianas e estimativa do I3M via regress„o. As redes passaram por validaÁ„o cruzada com 5 folds. Os modelos YOLO11n-Pose obtiveram precis„o, recall e F1-score de 0,62, 0,89, 0,73 (com pipeline) e 0,63, 0,90, 0,74 (sem pipeline). J· o PoseResNet alcanÁou 0,75, 0,65, 0,70 (com pipeline) e 0,76, 0,77, 0,77 (sem pipeline). A comparaÁ„o entre os valores de I3M preditos e os obtidos manualmente demonstrou baixa margem de erro: YOLO11n-Pose apresentou MAE de 0,14 e 0,11; MSE de 0,06 e 0,04; o PoseResNet obteve MAE de 0,0856 e 0,0756; MSE de 0,0184 e 0,0148 para os dentes 38 e 48, respectivamente. No CapÌtulo 2, utilizou-se a rede YOLO11n para classificar indivÌduos como maiores ou menores de 18 anos com base no desenvolvimento radicular. As imagens foram redimensionadas para 512×512 pixels e submetidas a validaÁ„o cruzada de 5 folds, com 40 Èpocas por fold, batch size de 8, taxa de aprendizado inicial de 0,001 com ajuste cÌclico e funÁ„o de perda CIoU Loss. As mÈtricas extraÌdas da validaÁ„o (precis„o, recall e F1-score) avaliaram o desempenho geral do modelo, enquanto a amostra de teste (20%) permitiu an·lise comparativa por sexo. Os resultados foram: precis„o de 0,78/0,75, recall de 0,89/0,90, F1-score de 0,83/0,82, mAP@50 de 0,92/0,89 e mAP@50-95 de 0,81/0,79 para maiores e menores de 18 anos, respectivamente. A avaliaÁ„o por sexo evidenciou melhor desempenho em homens (precis„o: 0,81; recall: 0,95; F1- score: 0,87) em comparaÁ„o ‡s mulheres (precis„o: 0,79; recall: 0,88; F1-score: 0,83). Conclui-se que o uso das redes YOLO11n-Pose, PoseResNet e YOLO11n representa uma alternativa promissora para a estimativa automatizada do I3M e classificaÁ„o da maioridade penal a partir de radiografias panor‚micas.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2571802 - BIANCA MARQUES SANTIAGO
Externo à Instituição - FLAVIA MARIA DE MORAES RAMOS PEREZ
Presidente - 2440783 - MARCELO AUGUSTO OLIVEIRA DE SALES
Externo à Instituição - MARCUS VINICIUS LINHARES DE OLIVEIRA
Externo ao Programa - 1644218 - RAFAEL MARROCOS MAGALHAES