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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-9692-9786
Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Aprendizado de máquina para o diagnóstico da hipersensibilidade dentinária utilizando espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier
Alternate title (s): Machine learning for the diagnosis of dentin hypersensitivity using Fourier transform infrared spectroscopy
Author: Souza, Paulo Diego da Silva
First Advisor: Carneiro, Murillo Guimarães
First member of the Committee: Travençolo, Bruno Augusto Nassif
Second member of the Committee: Miani, Rodrigo Sanches
Summary: A hipersensibilidade dentinária é um desafio que afeta significativamente a qualidade de vida dos pacientes, demandando métodos de diagnóstico não invasivos e confortáveis. Técnicas vibracionais, como a espectroscopia de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR), oferecem uma abordagem rápida e não invasiva para investigar componentes bioquímicos em tecidos. Neste estudo, foram utilizados os dados de 40 amostras de fluido crevicular gengival (20 apresentavam diagnóstico de hipersensibilidade dentinária e 20 serviram como amostras de controle), submetidas à análise FTIR, com realização de pré-processamento, incluindo normalização pela Amida I e aplicação de Savitzky-Golay com derivadas. Vários modelos de aprendizado, incluindo KNN, Árvore de Decisão, Naive Bayes, XGBoost, MLP e BiLSTM, foram desenvolvidos e comparados. O XGBoost se destacou com resultados consistentes sob a normalização pela Amida I, demonstrando sua robustez. Além disso, o pré-processamento Savitzky-Golay teve um impacto positivo, especialmente no modelo BiLSTM, ressaltando a importância da escolha do pré-processamento. Esses resultados apoiam a viabilidade dos modelos de diagnóstico da hipersensibilidade dentinária e a importância da adequada preparação dos dados para otimizar o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina.
Abstract: Dentin hypersensitivity poses a significant challenge to patients' well-being, requiring the use of non-invasive and comfortable diagnostic techniques. Vibrational methods, such as Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), provide a swift and non-intrusive means of examining biochemical constituents within tissues. In this study, data from 40 samples of gingival crevicular fluid (comprising 20 samples with dentin hypersensitivity diagnoses and 20 control samples) underwent FTIR analysis, with preprocessing steps encompassing normalization via Amide I and application of Savitzky-Golay with derivatives. Several machine learning models, including KNN, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost, MLP, and BiLSTM, were developed and compared. XGBoost stood out with consistent results under Amide I normalization, demonstrating its robustness. Additionally, Savitzky-Golay preprocessing had a positive impact, especially on the BiLSTM model, highlighting the importance of preprocessing choice. These results support the feasibility of dentin hypersensitivity diagnostic models and the importance of proper data preparation to optimize machine learning algorithm performance.
Keywords: Fluido Crevicular Gengival
Gingival crevicular fluid
Espectroscopia infravermelho com transformada de Fourier
Fourier transform infrared spectroscopy
Sensibilidade da dentina
Dentin sensitivity
Aprendizado de máquina
Machine learning
Pré-processamento de dados
Data preprocessing
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: SOUZA, Paulo Diego da Silva. Aprendizado de máquina para o diagnóstico da hipersensibilidade dentinária utilizando espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier. 2023. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41337
Date of defense: 29-Nov-2023
Appears in Collections:TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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