Diagnóstico odontológico com IA

Abstract

Há uma dificuldade de identificar problemas dentários em radiologias, o que pode causar confusões no laudo final. Em razão deste problema, foi desenvolvido uma rede neural, utilizando a rede convolucional VGG16, pré-treinada. Para o treinamento da rede, foram utilizadas cerca de 1000 radiografias, considerando apenas arcadas dentárias de adultos e radiografias panorâmicas, onde são consideradas 3 classes, sendo elas: Normal, dente ausente e os outros possíveis problemas foram classificados como “anormalidade”, e os resultados iniciais gerados pela rede obtiveram uma assertividade de cerca de 1,92% e após treinar a rede YOLOv4 obteve-se uma precisão média de 67,20%, o que representa um resultado satisfatório para o primeiro treinamento.