Reconhecimento Automático de Cistos Odontológicos em Imagens de Radiografia Panorâmica e Tomografia Computadorizada

Autores

  • Jose Icaro Santana Bernardes
  • Ialis Cavalcante de Paula Junior

Resumo

Os cistos odontogênicos são cavidades patológicas revestidas por epitélio e possuem conteúdo líquido, semilíquido ou gasoso em seu interior. Quando se expandem, causam desordem e pressionam outras estruturas, causando dor ao paciente. Devido a essa capacidade expansiva, é necessário identificá-lo precocemente para prevenir seu avanço ao longo dos seios faciais, causando diversos problemas a saúde do paciente. A melhor forma para identificação desses cistos é o diagnóstico por imagens odontológicas, como radiografias panorâmicas e tomografias computadorizadas. No entanto, realizar esse tipo de diagnóstico não é tarefa simples, pois a interpretação das imagens de radiografia e tomografia é um desafio até para especialistas mais experientes. Isso ocorre pela subjetividade da análise dos especialistas, influenciadas pelas limitações do sistema visual humano, fadiga e estresse. Nesse contexto, este projeto busca definir uma metodologia para identificação de regiões císticas em imagens de radiografia panorâmica e tomografia computadorizada. Para este fim, é investigada a aplicação de técnicas clássicas de processamento digital de imagens, além de métodos mais recentes na literatura envolvendo aprendizagem de máquina e deep learning. A expectativa do projeto é atingir uma proposta de segmentação e reconhecimento de cistos odontológicos em imagens radiográficas panorâmicas e tomografias computadorizadas obtidas e organizadas em parceria com o Curso de Odontologia do Campus de Sobral. Alinhado a essa ação, este projeto também propõe uma pesquisa qualitativa junto a especialistas da Odontologia para análise de ferramentas de avaliação automática de cistos odontogênicos.

Publicado

2021-01-01

Edição

Seção

XL Encontro de Iniciação Científica