Avaliação do reconhecimento facial biométrico em pacientes submetidos à cirurgia ortognática bimaxilar
A cirurgia ortognática é um procedimento que visa corrigir as deformidades dento-esqueléticas, restaurando a proporção maxilomandibular e proporcionando uma estética facial mais favorável para o paciente. Essas alterações na aparência facial podem impactar os processos de identificação e verificação...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-27082025-094106 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/58/58136/tde-27082025-094106/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Aparência física Automated facial recognition Cirurgia ortognática Expressão da face Facial expression Facial recognition Orthognathic surgery Reconhecimento automático da face Reconhecimento facial |
| Sumario: | A cirurgia ortognática é um procedimento que visa corrigir as deformidades dento-esqueléticas, restaurando a proporção maxilomandibular e proporcionando uma estética facial mais favorável para o paciente. Essas alterações na aparência facial podem impactar os processos de identificação e verificação da identidade dos pacientes, como em portões eletrônicos de aeroportos, hospitais, prédios e condomínios, ou até mesmo em pontos biométricos de ambientes de trabalho. Desse modo, o objetivo deste estudo foi avaliar a capacidade de reconhecimento facial de um software nacional comercialmente disponível (Gryfo Tecnologia da Informação Ltda, São Carlos, São Paulo, Brasil) em pacientes submetidos à cirurgia ortognática. Para tal, foi realizado um estudo retrospectivo, abrangendo 24 pacientes de ambos os sexos, portadores de deformidades dento-faciais, sendo 12 pacientes classe II de Angle e 12 pacientes classe III. Imagens dos pacientes em expressão neutra e sorrindo foram adquiridas no pré-operatório (T0) e no pós-operatório de 6 meses (T1) e analisadas pelo software Gryfo, onde 212 landmarks no rosto dos pacientes são avaliados através da ferramenta de machine learning por 2 modelos de redes neurais. O software emite um valor conhecido como distância euclidiana (DE), onde quando maior que DE ≥0,9, o software não reconhece o paciente. Teste T para amostras independentes foi aplicado para comparação entre os grupos (classe II e III) para as expressões faciais em repouso e sorrindo, assim como o teste T pareado foi aplicado para a comparação das expressões faciais (repouso ou sorrindo) entre as classes de Angle. Os dados demonstraram que o software apresentou um alto desempenho na identificação de similaridades entre os períodos T0 e T1. Na expressão facial neutra, não houve diferença na capacidade de reconhecimento entre os pacientes classe II e III (p = 0,4954). Contudo, com a expressão facial sorrindo, diferenças foram notadas (p = 0,0088). Do mesmo modo, apenas foram observadas diferenças entre a expressão facial neutra ou sorrindo em pacientes classe III (p = 0,228), mas não para classe II (p = 0,6525). Fica evidente que as cirurgias para correção de deformidades esqueléticas podem gerar importantes modificações na face; no entanto, o software aqui avaliado (Gryfo) demonstrou uma excelente performance em reconhecer as similaridades dos pacientes mesmo após a correção por meio da cirurgia ortognática. |
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