|
Nome do aluno
|
Julian Santana Liang
|
|
Título do trabalho
|
Aprendizagem multi-tarefa para classificação dentárias e estimativa de idade a partir de radiografias panorâmicas de sexo
|
|
Resumo do trabalho
|
A identificação do sexo e da idade no contexto da odontologia forense, tradicionalmente dependente de indicadores ósseos ou dentários, tem sido objeto de estudo e aprimoramento com os avanços no aprendizado profundo. Este último emprega técnicas de visão computacional para analisar radiografias dentárias por meio de tarefas como classificação e regressão. Nesse cenário, a presente proposta de dissertação dá continuidade a uma linha de pesquisa que resultou na publicação de artigos abordando a classificação do sexo e a predição da idade de maneira individual. No entanto, quando essas tarefas são tratadas de forma independente, apresentam diversas limitações. Assim, uma abordagem mais promissora e robusta se torna necessária. Há um movimento cada vez mais forte no sentido de investigar sistemas com abordagens multitarefa. Portanto, este trabalho se propõe a explorar e desenvolver um método de aprendizagem de máquina multitarefa para a classificação do sexo e a estimativa de idade por meio de radiografias dentárias panorâmicas, também designadas por ortopantomografias, que figuram entre os exames mais empregados na área de Odontologia. E ao comparar nossa abordagem com estudos existentes na literatura, espera-se oferecer valiosos entendimentos para investigações forenses na área de estimativa de idade e sexo.
|
|
Orientador
|
Luciano Rebouças de Oliveira
|
|
Membro Titular 1
|
Patrícia Cury
|
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
|
Membro Titular 2
|
Rodrigo de Melo Souza Veras
|
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
|
Suplente 1
|
Jefferson Fontinele da Silva
|
|
Link para o curriculum lattes
|
ttp://lattes.cnpq.br/
|
|
Suplente 2
|
Kalyf Abdalla Buzar Lima
|
|
Link para o curriculum lattes
|
http://lattes.cnpq.br/
|
|
Data do exame
|
29 Feb, 2024
|
|
Horário do exame
|
9:30 AM
|