@MASTERSTHESIS{ 2023:1183442759,
 	title = {Avaliação do dimorfismo sexual e idade utilizando dados morfológicos da mandíbula e aprendizado de máquina},
 	year = {2023},
 	url = "http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4719",
 	abstract = "As radiografias panorâmicas fornecem informações úteis para a antropologia forense e 
 investigação criminal. A Inteligência Artificial, como ferramenta de aprimoramento da 
 odontologia forense, tem a função de otimizar e facilitar o processo de identificação de 
 pessoas. Dessa forma, o objetivo desse estudo é estimar a idade e dimorfismo sexual por 
 meio de análise morfológica da mandíbula utilizando radiografia panorâmica e 
 aprendizado de máquina. Trata-se de um estudo quantitativo, transversal e retrospectivo. 
 Foram utilizadas 300 radiografias panorâmicas digitais obtidas no banco de dados do 
 setor de Radiologia e Imaginologia da Clínica Escola do Departamento de Odontologia –
 Campus I da Universidade Estadual da Paraíba. Um observador cego, quanto aos dados 
 de sexo e idade, analisou as imagens categorizando a posição do forame mentual em 
 relação ao primeiro e segundo pré-molar. Posteriormente, foram feitas mensurações 
 lineares e angulares bilaterais do forame mentual, canal mandibular, ramo mandibular e 
 côndilo mandibular utilizando o programa ImageJ. Em seguida, os dados obtidos foram
 enviados para o aprendizado de máquina para extração dos atributos semânticos. O 
 método de avaliação utilizado foi a validação cruzada, em que a amostra foi dividida em 
 subgrupos, sendo 85% da amostra no subgrupo treinamento/validação e 15% no teste. Os 
 modelos com os melhores resultados foram o AdaBoost Regressor para idade e o Logistic 
 Regression para o sexo. Foi encontrado para determinação da idade MAE (Erro Médio 
 Absoluto) de 4,1550 anos considerando toda mandíbula. Os dados obtidos das análises 
 apenas do lado esquerdo apresentaram MAE inferior ao lado direito e mandíbula total 
 (4,1243). Quanto a determinação do sexo, os dados obtidos da mandíbula apresentaram 
 acurácia de 90%, AUC (Área Sob Curva de ROC) de 93,57% e F1 (F1 Escore) de 93.02%. 
 Os dados obtidos para o lado direito foram mais precisos na determinação do sexo com 
 acurácia de 88,33%, AUC de 94,94% e F1 de 91,95. Conclui-se que dados morfológicos 
 da mandíbula, obtidos por meio de radiografia panorâmica e analisados por meio de 
 aprendizado de máquina, contribuem positivamente na determinação do sexo e da idade 
 no processo de identificação de pessoas.",
 	publisher = {Universidade Estadual da Paraíba},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Odontologia - PPGO},
 	note = {Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP}
}