Banca de DEFESA: RAYSSA YASMIN PEREIRA SAUAIA
2024-10-29 10:42:16.436
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RAYSSA YASMIN PEREIRA SAUAIA
DATA: 31/10/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Aula da Pós-graduação em Saúde Coletiva
TÍTULO: ESTIMAÇÃO DE VOLUME MAMÁRIO EM CIRURGIAS PLÁSTICAS DO SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE, UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA
PALAVRAS-CHAVES: Mamoplastia; Densidade Mamária; Cirurgia Plástica; Aprendizado de Máquina.
PÁGINAS: 101
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Saúde Coletiva
SUBÁREA: Saúde Pública
RESUMO: Introdução: A estimativa do volume mamário é etapa crucial em mamoplastias, proporcionando resultados otimizados, além da redução do tempo cirúrgico. Atualmente, não está disponível metodologia simples e consensual que possa estimar o volume mamário, sendo este frequentemente baseado na subjetividade do cirurgião. Portanto, este trabalho objetivou propor técnica de estimação de volume mamário, com base em fotografias digitais 2D e Aprendizado de Máquina. Métodos: Foram convidadas 25 mulheres portadoras de hipertrofia mamária sintomática para inclusão na pesquisa. As mamas das pacientes foram fotografadas de forma padronizada, em ambiente hospitalar. Desenvolveu-se uma metodologia de Aprendizado de Máquina capaz de localizar, delinear e estimar o volume das mamas, com base em bancos de imagens. Resultados: A rede U-Net foi capaz de fornecer um desempenho superlativo na tarefa de segmentação de mamas, obtendo coeficientes de Dice em torno de 0.97. Os algoritmos de regressão lograram aprimorar as estimativas de volume, em relação àquelas realizadas pelos cirurgiões. O erro de estimação em relação a ressonância magnética, segundo a métrica MAE (erro absoluto médio) foi de 206,722 mL, obtida pelo melhor modelo, baseado em SVM (support vector machines). Gráficos de Bland-Altmann suportam a efetividade da abordagem proposta, em comparação com a prática clínica atual. Conclusão: A relação demonstrada pode sinalizar um caminho promissor em direção a um novo método de estimação do volume mamário, de caráter simples, prático e de baixo custo, baseado em fotografias digitais 2D e Aprendizado de Máquina.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2019434 - BRUNO FERES DE SOUZA
Co-orientador - 1159347 - BRUNO LUCIANO CARNEIRO ALVES DE OLIVEIRA
Interno - 1210245 - CECILIA CLAUDIA COSTA RIBEIRO DE ALMEIDA
Externo à Instituição - OMAR ANDRES CARMONA CORTES - IFMA