JornalDentistry em 2023-7-05

ARTIGOS

IA identifica sexo biológico usando raios-X dentários

Na ciência forense, a identificação de pessoas mortas ou desaparecidas está frequentemente no centro de uma investigação.

Os registos dentários têm sido utilizados há muito tempo como uma ferramenta valiosa neste processo, dado que é raro que duas pessoas tenham registos correspondentes dos seus dentes presentes ou ausentes, tampas e coroas, ou obturações, e o alinhamento dos dentes visto num raio-X. Uma coisa que talvez não seja necessariamente imediatamente óbvia nos registros dentários é o sexo biológico do indivíduo, mas essa é uma informação muito útil em quase todas as investigações na ausência de outros indicadores.

A pesquisa no International Journal of Biomedical Engineering and Technology, fez progressos em direção do desenvolvimento e treinamento de um algoritmo que pode determinar o sexo biológico a partir de raios-X dentários com 94% de precisão. Esta aplicação  que é referida como um método de deep learning demonstra o potencial de tal abordagem para aumentar a evidência convencional numa investigação.

B. Vijayakumari, S. Vidhya e J. Saranya do Mepco Schlenk Engineering College em Sivakasi, Tamilnadu, Índia, explicam que seu algoritmo compreende três componentes: pré-processamento de imagem, segmentação de limiar recursivo baseado em gradiente (GBRT) e classificação. Inicialmente,  usam um chamado filtro quadrado mágico principal durante a etapa de pré-processamento da imagem para remover ruídos indesejados. O filtro quadrado mágico prime usa uma grade especial de números sobrepostos na imagem dentro do computador e compara os valores de pixel na imagem com os valores correspondentes na grade para determinar o que são distorções ou artefatos de compressão, que contribuem para o ruído da imagem e, portanto, podem ser removidos para dar uma imagem limpa e precisa para a análise subsequente.

A técnica de segmentação GBRT refina as imagens, aumentando a capacidade do algoritmo de extrair informações relevantes. Finalmente, a etapa de classificação utiliza uma rede neural Resnet50, uma arquitetura de deep learning amplamente adotada. A equipe treinou o algoritmo com 3.000 raios-X dentários para os quais o sexo biológico do indivíduo era conhecido. Isso permitiu que o algoritmo discernisse o sexo biológico associado às radiografias dentárias que lhe são apresentadas, nas quais o sexo biológico do indivíduo não é conhecido.

Para fins de teste, a equipe usou 1.000 imagens, um subconjunto da coleção original onde o sexo era conhecido para determinar se o sistema atribuiria corretamente o sexo biológico. Os dentes e os ossos maxilares são sexualmente dimórficos nos seres humanos em graus variados, mas também há efeitos marcantes da nutrição e da socioeconomia na forma como os nossos maxilares e dentes crescem. O novo sistema pode ver através dessas discrepâncias potenciais com base no seu treinamento com as imagens de raios-X.

No contexto específico dos processos judiciais, é agora necessário avaliar o algoritmo de forma mais rigorosa, de modo a que a fiabilidade dos dados, os potenciais enviesamentos do algoritmo e a necessidade de interpretação especializada sejam tidos em conta. Os esforços de investigação e validação em curso contribuirão para o seu aperfeiçoamento e desenvolvimento para utilização em análises forenses. A equipe também planeia estender a abordagem para a determinação da idade a partir de raios-X dentários.

 

Fonte: Medical Xpress / Inderscience  

Recomendado pelos leitores

Dentes criados em laboratório podem se tornar uma alternativa às obturações
ARTIGOS

Dentes criados em laboratório podem se tornar uma alternativa às obturações

LER MAIS

Inflamação gengival grave detetada após a utilização de <<snus» branco>>
ARTIGOS

Inflamação gengival grave detetada após a utilização de <>

LER MAIS

Partículas de titânio são comuns em torno dos implantes dentários
ARTIGOS

Partículas de titânio são comuns em torno dos implantes dentários

LER MAIS

Translate:

OJD 127 ABRIL 2025

OJD 127 ABRIL 2025

VER EDIÇÕES ANTERIORES

O nosso website usa cookies para garantir uma melhor experiência de utilização.