Deep learning to support the detection and classification of teeth, dental caries and restorations: a review (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: TIRAPELLI, CAMILA - FORP ; MACEDO, ALESSANDRA ALANIZ - FFCLRP
- Unidades: FORP; FFCLRP
- DOI: 10.34119/bjhrv7n2-156
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; VISÃO COMPUTACIONAL; CÁRIE DENTÁRIA; RESTAURAÇÃO DENTÁRIA
- Keywords: Diagnóstico oral; Sistemas de visão por computador; Oral diagnosis; Artificial intelligence; Computer vision systems; Dental caries; Dental restoration; Sistemas de visión por ordenador; Caries dental; Restauración dental
- Language: Inglês
- Abstract: tornando-se uma preocupação para os profissionais de saúde.. A utilização de exames de imagem é imperativa para detectar e identificar doenças e condições bucais, e a aplicação da Inteligência Artificial (IA) tem chamado a atenção por seu potencial neste domínio. Realizamos uma revisão sistemática da literatura centrada na utilização de técnicas de Aprendizado Profundo em radiografias dentárias para a detecção, segmentação e classificação de dentes, cáries e restaurações. Nossa revisão abrangeu buscas automatizadas em bases de dados proeminentes, incluindo a ACM Digital Library, IEEE Xplore Digital Library, PubMed e Scopus, resultando em 393 artigos publicados entre 2012 e 2023. Seguindo critérios de inclusão e exclusão rigorosos, selecionamos e examinamos minuciosamente 68 artigos, avaliando sua consistência e adequação em diferentes aspectos em termos das bases de dados utilizadas, das técnicas implementadas e dos resultados reportados. Observou-se que 41,66% dos artigos analisados careciam de informações claras sobre a aprovação do uso de dados por parte de comitês de ética. Além disso, apesar da natureza interdisciplinar das técnicas computacionais em saúde oral, 38,23% dos estudos pesquisados foram realizados por equipes compostas exclusivamente por profissionais de uma área específica. Além disso, 66,18% dos artigos se concentraram exclusivamente em radiografias panorâmicas, utilizando métricas comuns como acurácia, revocação e precisão. Destacadamente, as redes U-Net e Mask R-CNN surgiram como as metodologias mais aplicadas com maior frequência. Apesar da proliferação de pesquisas neste campo, vários desafios persistem, incluindo a disponibilidade limitada de conjuntos de dados públicos, a falta de detalhes sobre as metodologias desenvolvidas e a falta de sistematização na apresentação dos resultados. Esses desafios dificultam uma comparação justa entre osestudos, apresentando um obstáculo significativo a ser abordado para o avanço no campo
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- Título: Brazilian Journal of Health Review
- ISSN: 2595-6825
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 7, n. 2, art. e68218, p. 1-28, 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
-
ABNT
CARNEIRO, José Andery et al. Deep learning to support the detection and classification of teeth, dental caries and restorations: a review. Brazilian Journal of Health Review, v. 7, n. 2, p. 1-28, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.34119/bjhrv7n2-156. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Carneiro, J. A., Zancan, B. A. G., Tirapelli, C., & Macedo, A. A. (2024). Deep learning to support the detection and classification of teeth, dental caries and restorations: a review. Brazilian Journal of Health Review, 7( 2), 1-28. doi:10.34119/bjhrv7n2-156 -
NLM
Carneiro JA, Zancan BAG, Tirapelli C, Macedo AA. Deep learning to support the detection and classification of teeth, dental caries and restorations: a review [Internet]. Brazilian Journal of Health Review. 2024 ; 7( 2): 1-28.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.34119/bjhrv7n2-156 -
Vancouver
Carneiro JA, Zancan BAG, Tirapelli C, Macedo AA. Deep learning to support the detection and classification of teeth, dental caries and restorations: a review [Internet]. Brazilian Journal of Health Review. 2024 ; 7( 2): 1-28.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://doi.org/10.34119/bjhrv7n2-156 - Dental second look AI: ferramenta multipropósito para análise de imagens panorâmicas odontológicas
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Informações sobre o DOI: 10.34119/bjhrv7n2-156 (Fonte: oaDOI API)
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