Resultado da busca [Siglas PN0762 a PN0913 ]
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O objetivo do projeto foi avaliar a precisão de modelos odontológicos digitalizados em condições dentadas e edêntulas com diferentes métodos de fotogrametria quando comparados com scanners de bancada. Para isso, um modelo de gesso dentado e outro edêntulo foram confeccionados para análise. Os modelos de gesso foram reconstruídos digitalmente por quatro métodos diferentes: (A) scanner de bancada para servir de modelo de referência e (B) câmera DSLR associado ao projeto OpenScan, (C) vídeo com celular e (D) fotos com celular como modelos experimentais. As fotos obtidas nos métodos B, C e D foram processadas digitalmente utilizando os Softwares Agisoft Metashape Standard v.1.8.2, AliceVision Meshroom e 3D Zephyr Free para obtenção dos modelos digitais. A precisão dos modelos experimentais foram mensuradas em 100.000 pontos distintos com auxílio do Software CloudCompare v.2.13 por sobreposição das nuvens de pontos. Os modelos experimentais dentados e edêntulos apresentaram as melhores similaridade com os respectivos modelos de referência quando utilizando método B reconstruído com software Agisoft Metashape, apresentando em todos os casos média de diferença inferiores a 0,015 mm. Os modelos reconstruídos com AliceVision Meshroom apresentaram o maior tempo de processamento e menor precisão dentre os avaliados.

Este estudo avaliou a colonização, atividade de exoenzimas e resistência antifúngica de espécies Candida isoladas da cavidade oral de pacientes com e sem tuberculose (TB). Amostras de enxaguado bucal foram coletadas de 147 pacientes. As espécies de Candida foram identificadas por PCR e a carga fúngica foi determinada por unidades formadoras de colônias. A atividade das exoenzimas fosfolipase, protease e hemolisina foram obtidas em meios de cultura enriquecidos. A atividade da coagulase foi determinada em plasma de coelho com EDTA. A resistência antifúngica foi determinada pela concentração inibitória mínima de fluconazol e anfotericina B em tiras de E-test. C. albicans foi mais isoladas em pacientes com TB (OR: 2; p=0,04). Maior carga fúngica foi observada em pacientes com TB, em comparação com indivíduos sem TB (p<0,001). As atividades das exoenzimas e a resistência aos antifúngicos não foram diferentes entre as espécies de Candida isoladas de pacientes com e sem TB. C. albicans apresentou maior atividade de fosfolipase, coagulase e maior taxa de resistência ao fluconazol do que a C. tropicalis e a C. dubliniensis (p<0,001). Todas as espécies de Candida apresentaram alta prevalência de resistência ao fluconazol.

O uso dos algoritmos de Deep Learning (DL), uma subdivisão da Inteligência Artificial (IA) vem demonstrando e sugerindo a sua eficiência e confiabilidade no processo de automação de diagnósticos utilizando os exames das Radiografias Panorâmicas Digitais (PRs). Para tarefas repetitivas como os laudos de tratamentos dentários presentes em RPs, os algoritmos de DL podem ser utilizados para auxiliar os profissionais oferecendo a maior eficiência diagnóstica, redução do tempo de laudo e de erros. Este estudo piloto utilizou 100 exames RPs de origem multicêntrica para testar a acurácia do algoritmo de classificação de EfficientDet-D3, que tem a vantagem de ter a capacidade de classificação em camadas de multiníveis. Os tratamentos dentários foram categorizados em 9 categorias: coroa sobre dente; coroa sobre implante; prótese fixa com pôntico sobre dente; prótese fixa com pôntico sobre implante; restauração metálica; restauração não-metálica; retentor intrarradicular; implante e raiz residual. A acurácia maior obtida foi de 66,4%. O algoritmo testado demonstrou boa sensibilidade de distinção das categorias que tem metais, no entanto o algoritmo teve dificuldade em classificar as restaurações não-metálicas. Baseado na avaliação qualitativa por meio de bounding box, o algoritmo demonstrou pouca sensibilidade em distinção entre o dente natural e restauração não-metálica como a restauração de resina.

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