Avaliação da acurácia das ferramentas de segmentação de imagens de tomografia computadorizada de feixe cônico dos seios maxilares: um estudo comparativo

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Cardoso, Ana Carolina Carneiro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Computed cone beam tomography; Cone beam computed tomography; Dentistry; Image processing computer-assisted; Odontologia; Paranasal sinuses; Processamento de imagem assistida por computador; Seios paranasais; Tomografia computadorizada de feixe cônico
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/25/25149/tde-12052025-142855/

Este estudo comparou a exatidão e a eficiência de quatro métodos de segmentação (manual, semiautomáticos e automáticos) em imagens de tomografia computadorizada de feixe cônico (TCFC) dos seios maxilares. Foram avaliadas 40 amostras de 20 pacientes utilizando o software 3D Slicer, com calibração intraobservador consistente (ICC=0,90). Os métodos testados foram: Paint (manual), Livewire e Grown From Seeds (semiautomáticos) e Threshold (automático). Através de um teste metodológico, o método Livewire foi definido como padrão de referência. As análises estatísticas (ANOVA de medidas repetidas e Tukey) revelaram diferenças significativas (p<0.005) entre os métodos. O Grown From Seeds obteve volumes superiores e boa exatidão em relação aos demais, especialmente em comparação com Paint e Threshold. O Paint além de subestimar os volumes e exigir ajustes manuais frequentes, foi o menos eficiente em relação ao tempo de execução da técnica. A análise de Bland-Altman mostrou boa concordância entre os métodos semiautomáticos e o padrão de referência. Concluiu-se que o método semiautomático Grown From Seeds demonstrou ser o mais exato e eficiente entre os avaliados, enquanto o método manual se mostrou útil principalmente como recurso complementar para ajustes refinados, quando necessário. Assim, a escolha do método de segmentação dos seios maxilares em imagens de TCFC deve considerar o equilíbrio entre a exatidão volumétrica e a eficiência operacional. O Grown From Seeds destacou-se como a opção mais recomendada, oferecendo resultados com menor demanda de tempo e intervenção manual.