Defesa de Tese de Doutorado de Maira Beatriz Hernandez Moran, em 02/07/2024, às 14:30 horas, por videoconferência
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Image Processing Techniques Applied to Oral Medicine
Resumo:
Os exames de imagem constituem uma ferramenta amplamente utilizada para detectar diversas anomalias. Além do grande potencial técnico, o impacto social que as soluções computacionais na área da saúde podem alcançar é enorme. Mesmo considerando que os atuais sistemas de imagem digital tendem a fornecer imagens de alta qualidade, com imenso potencial para a criação de soluções computacionais, existem vários obstáculos que dificultam o desenvolvimento de soluções de processamento de imagens (PI) para imagens orais. Existem vários desafios que devem ser superados para incluir soluções computacionais na prática clínica, como a privacidade dos dados, a transparência dos algoritmos, a falta de aprovação regulatória que garanta o uso seguro e ético de métodos computacionais na saúde, a falta de dados disponíveis, a subjetividade do diagnóstico das doenças orais, a falta de padrões diagnósticos, a complexidade de algumas doenças orais e a resistência dos especialistas em incluir ferramentas computacionais em sua rotina. O objetivo principal desta tese é investigar a aplicabilidade de técnicas de processamento de imagens no campo de imagiologia oral/odontológica, através de uma seleção de casos de uso de problemas orais que podem ser mapeados em diferentes tarefas computacionais. A fim de investigar a validade desta abordagem, um conjunto de novos métodos é proposto empregando diferentes técnicas de PI. Este trabalho apresenta uma compilação dessas diferentes soluções como um conjunto completo de ferramentas para serem empregadas em cenários clínicos, auxiliando especialistas em medicina oral em diversas tarefas, em vez de soluções individuais para problemas específicos, como outros trabalhos da literatura. Sendo assim, uma ferramenta assistencial que compreende algoritmos de apoio à decisão auxiliando no processo diagnóstico de diversos problemas orais ao invés de apenas fornecer interfaces de visualização para exames de imagem como as soluções comerciais atuais.
Abstract:
Image examinattions constitute a widely used tool to detect various anomalies. Besides the great technical potential, the social impact computational health solutions can achieve is huge. Even considering that current digital imaging systems tend to provide high quality images, with immense potential for creating computational solutions, there are several obstacles that hinder the development of image processing (IP) solutions for oral imaging. There are several challenges that must be overcome in order to implement computational solutions in clinical practice, such as data privacy, algorithm transparency, lack of a regulatory approval ensuring the safe and ethical use of computational methods in healthcare, the lack of available data, the subjectivity of oral diseases’ diagnosis, the lack of diagnostic standards, the complexity of some oral diseases, and the resistance from specialist to include computational tools in their routine. This thesis main objective is to investigate the applicability of image processing techniques in the oral/dental imaging field, through a selection of oral issues use cases that can be mapped into different computational tasks. In order to investigate the validity of this approach, a set of novel methods are proposed employing different IP techniques. This work presents a compilation of these different solutions as en entire toolset to be employed in clinical scenarios, assisting oral medicine experts in several tasks, instead of individual solutions for specific problems as other literature works. Moreover, it provides a assistive tool that comprises decision-supporting algorithms aiding the diagnostic process of several oral issues instead of only providing visualization interfaces for image exams as current commercial solutions.
Banca examinadora:
Prof. Aura Conci, UFF – Presidente
Prof. Flávio Luiz Seixas, UFF
Prof. José Viterbo Filho, UFF
Prof. Gilson Antônio Giraldi, LNCC
Prof. Ángel Sánchez Calle, Universidad Rey Juan Carlos