Banca de QUALIFICAÇÃO: Caio Athayde Neves
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE : Caio Athayde Neves
DATA : 27/07/2022
HORA: 08:00
LOCAL: Plataforma Teams
TÍTULO:
Aplicação de algoritmos de aprendizado profundo na avaliação pré-operatória de cirurgia otológica por exames de imagem
PALAVRAS-CHAVES:
Procedimentos cirúrgicos otológicos; Tomografia computadorizada; Aprendizado profundo; Imagens 3D geradas por computador; Modelos cirúrgicos
PÁGINAS: 25
RESUMO:
A cirurgia de orelha média e interna é uma importante opção de tratamento na perda auditiva, infecções e tumores da base lateral do crânio. A segmentação de estruturas otológicas a partir de tomografia computadorizada (TC) tem muitas aplicações potenciais para melhorar o planejamento cirúrgico, mas pode ser uma tarefa árdua e demorada. Propomos uma solução de ponta a ponta para a segmentação automatizada de TC de osso temporal usando algoritmos de aprendizado profundo . Usando 150 tomografias segmentadas manualmente, uma comparação de 3 arquiteturas de algoritmos (AH-Net, U-Net, ResNet) foi realizada para comparar o coeficiente de Dice, a distância de Hausdorff e a velocidade de segmentação da orelha interna, ossículos, nervo facial e seio sigmóide . Usando o AH-Net, o coeficiente de Dice foi de 0,91 para a orelha interna; 0,85 para os ossículos; 0,75 para o nervo facial; e 0,86 para o seio sigmoide. A distância média de Hausdorff foi de 0,25, 0,21, 0,24 e 0,45 mm, respectivamente. Especialistas avaliaram a acurácia de ambas as técnicas e não houve diferença estatística entre as classificações dos dois métodos (p = 0,93). A avaliação objetiva e subjetiva confirmam a boa correlação entre a segmentação automatizada de estruturas otológicas e a segmentação manual realizada por especialista. Este processo de segmentação automatizada de ponta a ponta pode contribuir na aplicação sistemática de realidade aumentada, simulação e automação de procedimentos otológicos.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2292514 - IRUENA MORAES KESSLER
Interno - 3217424 - ANDRE LUIZ LOPES SAMPAIO
Externo à Instituição - MARCIO NAKANISHI