Desenvolvimento e avaliação de um sistema de inteligência artificial para redução de artefatos metálicos oriundos da exomassa em tomografia computadorizada de feixe cônico

• Processo: 22/12994-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Odontologia - Radiologia Odontológica
• Pesquisador responsável: Matheus Lima de Oliveira
• Beneficiário: Matheus Lima de Oliveira
• Pesquisador Anfitrião: Michael M. Bornstein
• Instituição Sede: Faculdade de Odontologia de Piracicaba (FOP). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Piracicaba , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Basel, Suíça
• Assunto(s): Tomografia computadorizada de feixe cônico Inteligência artificial Artefatos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artefatos | Exomassa | Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico | Radiologia Odontológica

Resumo

A presença de matérias metálicos na exomassa em tomografia computadorizada de feixe cônico (TCFC) é uma realidade frequente em odontologia e que pode acarretar artefatos que comprometem a qualidade geral da imagem. Objetivo: Considerando o grande desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial (IA) com potencial para atuar na correção de artefatos, o objetivo deste estudo é desenvolver e avaliar um sistema de IA destinado a reduzir artefatos metálicos oriundos da exomassa em TCFC em um modelo pré-clínico. Metodologia: Trinta mandíbulas suínas frescas terão seis tubos de polipropileno preenchidos por uma solução hiperdensa homogênea fixados nas faces vestibular e lingual e serão escaneadas por três aparelhos de TCFC. Em seguida, objetos metálicos serão inseridos nas mandíbulas para induzir a formação de artefatos metálicos oriundos da exomassa e novas aquisições de TCFC serão realizadas. Então, um sistema de IA de aprendizagem profunda baseado no modelo MedGAN - Medical Image Translation using Generative Adversarial Networks - será treinado, validado e testado com o objetivo de reduzir artefatos metálicos oriundos da exomassa em TCFC e, em seguida, aplicado a todas as imagens de TCFC com metais na exomassa. Posteriormente, as imagens sem metal serão comparadas àquelas com metal antes e após a aplicação do modelo de IA por meios de análises objetivas e subjetivas. Para a análise objetiva, se a distribuição dos dados for normal, será utilizada a análise de variância multivariada (ANOVA) de medidas repetidas seguida de post-hoc Sidak's test, caso contrário, será usado o teste de Friedman seguido de post-hoc Tukey a um nível de significância de 5% (± = 0,05). Já em relação a análise subjetiva, será utilizado o teste de Friedman com teste post hoc de Tukey a um nível de significância de 5% (± = 0,05). Resultados esperados: Espera-se com o presente projeto desenvolver um sistema de IA capaz de reduzir artefatos metálicos oriundos da exomassa em TCFC, de forma a manter a qualidade objetiva e subjetiva dos exames de TCFC com metais na exomassa semelhantes àqueles sem metais na exomassa, independentemente do número de objetos metálicos, o que será bastante benéfico tanto para o paciente, como para empresas que desenvolvem novas soluções à partir de imagens de TCFC. Além disso, espera-se que o desempenho do sistema de IA desenvolvido não seja dependente do tipo de aparelho de TCFC. (AU)