Summary: | 81f. === Submitted by Suelen Reis (suziy.ellen@gmail.com) on 2013-04-23T16:52:09Z
No. of bitstreams: 1
Dissertacao - Eduardo Gomes Ferraz.pdf: 6518404 bytes, checksum: 23aa21cb9faeb4f359532b341d12f69c (MD5) === Approved for entry into archive by Rodrigo Meirelles(rodrigomei@ufba.br) on 2013-05-08T12:05:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Dissertacao - Eduardo Gomes Ferraz.pdf: 6518404 bytes, checksum: 23aa21cb9faeb4f359532b341d12f69c (MD5) === Made available in DSpace on 2013-05-08T12:05:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertacao - Eduardo Gomes Ferraz.pdf: 6518404 bytes, checksum: 23aa21cb9faeb4f359532b341d12f69c (MD5)
Previous issue date: 2009 === 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
|