Identificação humana e estimativa do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas utilizando técnicas de Machine Learning (2019)
- Authors:
- Autor USP: ORTIZ, ADRIELLY GARCIA - FO
- Unidade: FO
- Sigla do Departamento: ODS
- Subjects: IDENTIFICAÇÃO; ODONTOLOGIA; ODONTOLOGIA FORENSE
- Keywords: Dentistry; Dimorfismo sexual; Forensic Dentistry; Identificação; Identification; Odontologia; Odontologia Forense; Sexual dimorphism
- Language: Português
- Abstract: Introdução: As radiografias panorâmicas podem auxiliar na prática pericial e são exames normalmente utilizados nas documentações odontológicas. O presente estudo apresenta um novo método de estimativa do sexo através de pontos anatômicos visíveis em radiografias panorâmicas e também propõe métodos de identificação pessoal. Objetivo: verificar a acurácia da estimativa do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas e verificar a sua acurácia como método auxiliar para a identificação humana. Método: Foi realizado um estudo transversal, em três etapas, nas quais foram examinadas 100 radiografias panorâmicas de serviço radiológico privado, sendo 50 do sexo feminino e 50 do sexo masculino, em dois momentos distintos. Foram analisadas 13 medidas lineares e angulares na mandíbula, que serviram de base para as análises que foram mensuradas em pixel. Para verificar a confiabilidade do método foram calculados o coeficiente intra-classe (ICC), o coeficiente de variação (CV) e a técnica estatística de Bland-Altiman. A adesão dos dados à curva de normalidade foi testada utilizando o teste estatístico de Shapiro-Francia. Para verificar a diferença das medidas para o sexo masculino e feminino foi realizado o teste de Mann-Whitney. Também foi calculada a análise discriminante para predizer o sexo dos participantes. Em uma segunda etapa foram realizados teste de predição utilizando técnicas de aprendizado de máquinas. Na última etapa, foram utilizadas análises das imagensdos dois momentos das radiografias. Resultados: O ICC foi acima de 0.90 para todas as medidas e o coeficiente de variação abaixo de 5%. Na análise de Bland-Altiman, as medidas estavam dentro dos intervalos de confiança fixados. Em relação à predição do sexo, as variáveis que apresentaram diferenças estatísticas foram as medidas 1, 5, 7, 8, 12 e 13 e o índice 2. A acurácia do teste da análise discriminante foi acima de 70%. Aplicando técnicas de aprendizado de máquinas a acurácia subiu para 95%. Utilizando as imagens das radiografias panorâmicas foi possível identificar seus pares. Conclusões: A estimativa de sexo pode ser realizada por pontos anatômicos visíveis em radiografias panorâmicas e pode ser um bom método auxiliar de identificação em desastres em massa
- Imprenta:
- Data da defesa: 08.02.2019
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ABNT
ORTIZ, Adrielly Garcia. Identificação humana e estimativa do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas utilizando técnicas de Machine Learning. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23153/tde-09042019-151045/. Acesso em: 04 out. 2024. -
APA
Ortiz, A. G. (2019). Identificação humana e estimativa do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas utilizando técnicas de Machine Learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23153/tde-09042019-151045/ -
NLM
Ortiz AG. Identificação humana e estimativa do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas utilizando técnicas de Machine Learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23153/tde-09042019-151045/ -
Vancouver
Ortiz AG. Identificação humana e estimativa do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas utilizando técnicas de Machine Learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23153/tde-09042019-151045/ - Automação da determinação do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas
- Avaliação penal de lesões dentais por peritos odontolegistas de Instituto Médico Legal
- A pilot study of an automated personal identification process: applying machine learning to panoramic radiographs
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