https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17176
File | Description | Size | Format | |
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isabelatostesfonseca.pdf | 490.64 kB | Adobe PDF | View/Open |
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | Cilli, Renato | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8229611840158890 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Laxe, Laísa Araujo Cortines | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9366023022867280 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Lourenço, Mariella Agostinho Gonçalves | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/9751914592121855 | pt_BR |
dc.creator | Fonseca, Isabela Tostes | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/8795628646828511 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-08-14T14:07:16Z | - |
dc.date.available | 2024-08-12 | - |
dc.date.available | 2024-08-14T14:07:16Z | - |
dc.date.issued | 2023-12-13 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17176 | - |
dc.description.abstract | Artificial Intelligence (AI), as defined by Richard Bellman as the automation of activities associated with human thinking skills, has played a crucial role in Dentistry, utilizing Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) models. Specifically, Deep Learning's Convolutional Neural Networks (CNN) have proven effective in evaluating radiographic images. Accordingly, a literature review was conducted to analyze the application of AI in Dentistry, with a focus on accuracy and efficiency in the diagnosis of carious lesions. Dental caries, one of the most prevalent chronic diseases, requires early detection to ensure that restorative treatment is either non-invasive or minimally invasive, underscoring the importance of AI as a second opinion for dentists. While DL models demonstrate high accuracy, it is essential to consider them as assistive tools, enhancing diagnostic accuracy and contributing to more effective treatment. | pt_BR |
dc.description.resumo | A inteligência artificial (IA), conforme definida por Richard Bellman como automação de atividades associadas às habilidades de pensamento humano, tem desempenhado um papel crucial na Odontologia, utilizando modelos de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL). Especificamente, as redes neurais convolucionais (CNN) do DL têm sido eficazes na avaliação de imagens radiográficas. Dessa forma, foi realizada uma revisão de literatura com intuito de analisar a aplicação da IA na Odontologia com enfoque na precisão e eficiência no diagnóstico de lesões cariosas. A cárie dentária, uma das doenças crônicas mais prevalentes, requer detecção precoce para que o tratamento restaurador não seja invasivo ou para que seja minimamente invasivo, destacando a importância da IA como uma segunda opinião para os dentistas. Embora os modelos de DL tenham alta precisão, é fundamental considerá-los como ferramentas de assistência, melhorando a assertividade do diagnóstico e contribuindo para resultados de tratamento mais eficazes. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Faculdade de Odontologia | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFJF | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject | Odontologia | pt_BR |
dc.subject | Cárie dentária | pt_BR |
dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
dc.subject | Dentistry | pt_BR |
dc.subject | Dental caries | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::ODONTOLOGIA | pt_BR |
dc.title | Uso de modelos de inteligência artificial na detecção de cárie | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
Appears in Collections: | Faculdade de Odontologia - Campus JF - TCC Graduação |
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