Análise de placa dentária microbiana em dentes permanentes jovens usando aprendizado profundo

A placa dentária é definida como uma comunidade microbiana incorporada em uma matriz composta por polímeros derivados de bactérias e pelo conteúdo da saliva que se desenvolve na superfície dos dentes. A placa dentária microbiana é adsorvida na superfície do dente segundos após a limpeza dentária e persiste funcionalmente. Estas moléculas existem principalmente no fluido do sulco subgengival, juntamente com a saliva, e demonstram assentamento nesta área. O principal fator etiológico da gengivite e da periodontite é a placa bacteriana, que pode levar à destruição dos tecidos gengivais e da inserção periodontal. Nas crianças, se a higiene oral não for estabelecida imediatamente após a erupção dentária e não forem instilados hábitos de escovagem regulares, a camada de biofilme bacteriano pode depositar-se nas superfícies dos dentes e nas margens gengivais associadas ao ambiente oral, iniciando a inflamação gengival.

A detecção precoce e o tratamento das doenças periodontais nos estágios iniciais em crianças são clinicamente importantes, pois essas condições podem se intensificar e levar a resultados adversos em períodos posteriores. A placa bacteriana é o principal fator etiológico das doenças gengivais em crianças. Identificar e distinguir a placa dentária microbiana pelos pacientes pode ser um desafio. As placas podem ser detectadas através da prática clínica de rotina usando sondas periodontais e/ou soluções reveladoras de placa. Embora esses métodos sejam amplamente empregados, eles podem produzir resultados subjetivos. No entanto, estes métodos de avaliação podem ser complicados, demorados e mal sucedidos em crianças não cooperantes. Além disso, soluções reveladoras de placa utilizadas para detecção de placa dentária microbiana podem manchar temporariamente a mucosa oral e os lábios. A literatura também inclui análises de imagens digitais, como espectroscopia de autofluorescência induzida por laser e espaço de cores HIS para detecção de placa dentária microbiana. Porém, as desvantagens, como o alto custo dos equipamentos e a padronização técnica, limitam sua utilização .

Por estas razões, este estudo visa desenvolver um modelo de inteligência artificial (IA) acessível e de fácil acesso para o diagnóstico precoce e preciso da placa dentária microbiana em crianças. O objetivo é prevenir diversos problemas periodontais e motivar a higiene oral, avaliando o desempenho de diagnóstico e detecção deste modelo de IA.

Com os avanços na inteligência artificial para processamento de imagens, as pesquisas sobre detecção, segmentação e quantificação de placa dentária em imagens capturadas por câmeras odontológicas aumentaram significativamente. Um estudo tentou detectar placa dentária usando um algoritmo de aprendizado de máquina Enhanced K-Means. Além disso, uma plataforma de Internet das Coisas (IoT) de saúde bucal baseada em Mask R-CNN foi desenvolvida para classificar sete doenças bucais diferentes, incluindo placa dentária, com uma taxa de precisão perfeita para reconhecimento de placa, embora não para segmentação.

Embora o modelo U-Net seja amplamente considerado bem-sucedido e convencional no domínio do processamento de imagens biomédicas, não há estudos na literatura sobre a análise de placa dentária com U-Net e suas variantes. Além disso, não foram encontrados estudos sobre a análise da placa dentária em dentes permanentes jovens de crianças. Assim, este estudo se esforça para treinar seis modelos de inteligência artificial de última geração, incorporando variações do modelo U-Net, para fins de predição de placa dentária em dentes permanentes jovens de crianças. Posteriormente, seus desempenhos são meticulosamente resumidos e apresentados para análise abrangente. Por fim, para validar a viabilidade clínica do modelo de melhor desempenho, são realizados testes de hipóteses estatísticas que comparam as previsões do modelo de IA com as avaliações de três dentistas.