Banca de DEFESA: ANA CATARINA IMBELLONI VASCONCELOS

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANA CATARINA IMBELLONI VASCONCELOS
DATA : 12/09/2025
HORA: 09:00
LOCAL: sala de aula da pós
TÍTULO:

AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE RADIOLOGISTAS NO DIAGNÓSTICO DE DEISCÊNCIAS PERI-IMPLANTARES EM TRÊS TOMÓGRAFOS DE FEIXE CÔNICO: ESTUDO COMPARATIVO COM UMA REDE NEURAL PROFUNDA

PALAVRAS-CHAVES:

Implantes dentários, Diagnóstico, Tomografia computadorizada de feixe-cônico, Deep-learning.

PÁGINAS: 69
RESUMO:

A tomografia computadorizada de feixe cônico (TCFC) é o exame de escolha para a detecção de deiscências peri-implantares devido à sobreposição de estruturas nas radiografias bidimensionais, porém a presença de materiais de alta densidade gera artefatos, que prejudicam ou até inviabilizam a interpretação adequada dessas regiões. O uso da inteligência artificial tem sido proposto como ferramenta auxiliar na análise dessas imagens, com a vantagem de realizar tarefas como segmentação, detecção e classificação de forma rápida, precisa e objetiva, minimizando a subjetividade e as limitações inerentes à avaliação humana. Dessa forma, o objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho de radiologistas orais no diagnóstico de deiscências ósseas peri-implantares adjacentes a implantes de titânio-zircônia (Ti-Zr) e zircônia (Zr), nas corticais vestibular e lingual, utilizando três aparelhos de TCFC, além de comparar esses resultados com o desempenho de um modelo de classificação automática (EfficientNet-B0) na identificação dos defeitos. Foram utilizadas três mandíbulas humanas secas, nas quais foram realizadas 20 perfurações na região posterior (totalizando 40 corticais) para a instalação alternada de dois tipos de implantes dentários, Ti-Zr e Zr. De forma aleatória, foram confeccionados 18 defeitos nas corticais vestibulares e linguais. O grupo controle foi composto por corticais íntegras, com espessura óssea padronizada de 1 a 2 mm. As imagens foram adquiridas nos tomógrafos: iCAT Next Generation, Picasso Trio 3D e OP300, com os respectivos protocolos: FOV: 8 x 8 cm; 5mA, voxel de 0,2 e kVp: 120; FOV: 8 x 5 cm; 5mA, voxel de 0,2 e 90 kVp: FOV: 6 x 8 cm; 5mA, voxel de 0,2 e 90 kVp. As imagens foram avaliadas por três radiologistas quanto a presença de deiscência utilizando uma escala de 5 pontos. Para o sistema de classificação automática de detecção de deiscências peri-implantares, foi realizada a seleção e segmentação otimizada de recortes dos arquivos DICOM, em seguida, foi utilizado o modelo EfficientNet-B0 adaptado para classificação multilabel com função de perda, implementado na biblioteca PyTorch. Os dados foram analisados com os softwares SPSS (v. 24.0, IBM Corp., Armonk, New York, USA) e Jamovi (versão 2.6). A área sob a curva Receiver Operating Characteristic (AUC), a sensibilidade e a especificidade de cada grupo e variável foram calculadas e comparadas utilizando o teste ANOVA multi-way (p < 0,05) com teste post-hoc de Tukey. Os valores preditivos positivos (VPP) e negativos (VPN) foram obtidos a partir da matriz de confusão, considerando a prevalência observada na amostra através do SPSS. Para avaliar o desempenho dos radiologistas e da rede EfficientNetB0 foram usadas métricas da matriz de confusão, como acurácia, sensibilidade, precisão, especificidade e F1 score. Os valores da área sob a curva ROC não foram significativamente afetados por nenhum dos fatores estudados em relação ao tipo de tomógrafo, material do implante ou localização da cortical. (p>0,05). Em contraste, o implante de Zr apresentou maiores valores de sensibilidade (p<0,05), enquanto o de Ti-Zr maiores valores de especificidade (p<0,05). Conclui-se que os tomógrafos OP300, Picasso e iCAT apresentaram desempenhos semelhantes na detecção de deiscências peri-implantares, independentemente da localização vestibular ou lingual do defeito. O tipo do material implante influenciou no diagnóstico, com maior sensibilidade para implantes de Zr e maior especificidade para implantes de Ti-Zr. Além disso, o modelo de aprendizado profundo, EfficientNetB0, superou o desempenho dos radiologistas orais na identificação dos defeitos.

MEMBROS DA BANCA:
Externa ao Programa - 2621057 - ANDREA DOS ANJOS PONTUAL DE ANDRADE LIMA - nullExterno ao Programa - ***.549.297-** - DAVI DA SILVA BARBIRATO - FPS
Externa ao Programa - ***.817.804-** - FABIOLA PESSOA PEREIRA LEITE - UFJF
Presidente - 1802101 - FLAVIA MARIA DE MORAES RAMOS PEREZ
Externa ao Programa - 3446914 - MARIA EDUARDA PEREZ DE OLIVEIRA - null