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    Diagnóstico odontológico com IA

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    TCC (1.919Mb)
    xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-type
    TCC
    Date
    2021
    Author
    Henrique Parra Marques
    Kevin Chammas Uzan
    Lucas Hideki Nishimura
    Metadata
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    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.
    1. Odontologia
    2. Radiografia
    3. Inteligência artificial
    URI
    http://dspace2022.maua.br/handle/MAUA/307
    Collections
    • Trabalhos de graduação

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