Banca de QUALIFICAÇÃO: GUILHERME LOPES DIAS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GUILHERME LOPES DIAS
DATA: 12/03/2025
HORA: 14:00
LOCAL: On-line
TÍTULO:

Desenvolvimento de Algoritmo de Processamento de Imagens Baseado em Aprendizado Profundo para Classificação e Quantificação da Perda Óssea Alveolar em Roedores com Doença Periodontal

PALAVRAS-CHAVES:

Periodontite. Modelo experimental. Perda óssea alveolar. Análise de imagens.

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Odontologia
SUBÁREA: Periodontia
RESUMO:

A doença periodontal (DP) é uma condição que promove aumento da perda óssea alveolar (POA) e apresenta alta prevalência na população. Estudos em modelo animal são conduzidos para avaliar mecanismos fisiopatológicos e terapêuticos, utilizando a POA como principal desfecho de reabsorção óssea. Desta forma, o presente projeto tem como objetivo desenvolver um algoritmo de processamento de imagem assistida por computador para análise baseado em aprendizado profundo para classificação e quantificação de perda óssea alveolar em mandíbulas/maxilas de roedores com doença periodontal. Serão utilizadas imagens de espécimes (mandíbulas ou maxilas) pertencentes à base de dados de estudos prévios realizados em animais induzidos ou não à DP. Para isso, serão empregadas técnicas de visão computacional para a segmentação dos objetos de forma a otimizar a percepção do algoritmo em relação a reconhecer a região de perda óssea alveolar. Para o desenvolvimento do algoritmo de predição, será utilizada a linguagem Python e será considerado um banco de dados real com aproximadamente 200 imagens. Na metodologia proposta para avaliação de imagens de doença periodontal em roedores, as imagens são, primeiramente, segmentadas usando as redes YOLO-v8 e SAM. Em seguida, características serão extraídas utilizando a rede ResNet15 e técnicas randômicas com PyRadiomics. As características de ambas as fontes serão combinadas e utilizadas para treinar um modelo de classificação, que é avaliado por métricas de desempenho como acurácia e sensibilidade. A documentação e a reprodutibilidade são enfatizadas para garantir a integridade da pesquisa. 

MEMBROS DA BANCA:
Interno - LUCIANO JOSE PEREIRA (Suplente)
Presidente - ERIC FRANCELINO ANDRADE - DME/FCS (Membro)
Externo ao Programa - DEBORA RIBEIRO ORLANDO - DME/FCS (Suplente)
Externo ao Programa - DANTON DIEGO FERREIRA - DAT/EENG (Membro)
Externo ao Programa - BRUNO HENRIQUE GROENNER BARBOSA - DAT/EENG (Membro)