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Dissertação_ODONTO_Eduardo Ferraz.pdf: 6463387 bytes, checksum: 7e271a8f14f35aaf3dbe91defa52fcaa (MD5) === Approved for entry into archive by Flávia Ferreira(flaviaccf@yahoo.com.br) on 2013-05-07T12:10:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Dissertação_ODONTO_Eduardo Ferraz.pdf: 6463387 bytes, checksum: 7e271a8f14f35aaf3dbe91defa52fcaa (MD5) === Made available in DSpace on 2013-05-07T12:10:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertação_ODONTO_Eduardo Ferraz.pdf: 6463387 bytes, checksum: 7e271a8f14f35aaf3dbe91defa52fcaa (MD5) === CAPES === O presente estudo teve como objetivo avaliar a acurácia de reconstruções
tridimensionais virtuais de mandíbulas secas humanas, produzidas com diferentes
protocolos de segmentação, suavização e refinamento superficial. Para isto foram
construídas 80 imagens tridimensionais virtuais, provenientes do exame de
tomografia computadorizada de dez mandíbulas secas, nas quais medidas lineares
entre pontos anatômicos pré-determinados foram obtidas e comparadas, para uma
probabilidade de erro de 5%. Os resultados obtidos demonstraram diferença
significativa entre as medidas obtidas nas mandíbulas originais (padrão ouro)
quando comparadas com as imagens confeccionadas a partir da segmentação
outline (p<0,05) e all boundary (p<0,001) sem as ferramentas de suavização ou
refinamento. Já após a utilização das diferentes formas de segmentação associadas
às ferramentas de pós-processamento (suavização e refinamento), não houve
diferença entre as medidas dos modelos apenas refinados ou apenas suavizados
(p>0,05) com as do padrão ouro. Quando estas duas ferramentas foram aplicadas
em conjunto, houve diferença estatística, quando comparadas ao padrão ouro, tanto
para a segmentação outline (p<0,001), quanto para a all boundary (p<0,001). Foi
avaliado também o erro dimensional dos modelos tridimensionais virtuais obtidos
pelos diferentes protocolos utilizados no estudo. Esta análise demonstrou que os
melhores resultados ocorreram nos modelos apenas suavizados pela segmentação
outline (erro de 2,50 mm /6,52%) e os apenas refinados pela segmentação all
boundary (erro de 2,37 mm /6,28%), enquanto que as maiores diferenças foram
observadas nos modelos construídos sem pós-processamento, com a segmentação
outline (erro de 2,50 mm /7,17%) e naqueles com as duas ferramentas de pósprocessamento
a partir da segmentação all boundary (erro de 2,85 mm /7,12%).
Avaliada ainda a variabilidade intra e inter-examinador constatou-se uma
concordância extremamente forte em ambos os casos (p<0,05), o que demonstra a
reprodutibilidade do método. === Salvador
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