Classificação de cáries dentárias utilizando ensemble de redes neurais convolucionais

Abstract

Resumo : Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema automatizado para classificação de cáries dentárias em imagens utilizando técnicas de deep learning. Foi implementado um modelo ensemble que combina duas arquiteturas de redes neurais convolucionais: ConvNeXt e YOLO11. O sistema é capaz de classificar imagens em cinco categorias distintas de cáries dentárias (bc, c4, c5, c6, hg), alcançando uma acurácia superior aos modelos individuais. A metodologia proposta demonstra o potencial de sistemas híbridos na assistência ao diagnóstico odontológico, oferecendo uma ferramenta auxiliar para profissionais da área

Abstract : Thiswork presents the development of an automated system for dental caries classification in radiographic images using deep learning techniques. An ensemble model was implemented combining two convolutional neural network architectures: ConvNeXt and YOLO11. The system is capable of classifying images into five distinct dental caries categories (bc, c4, c5, c6, hg), achieving higher accuracy than individual models. The proposed methodology demonstrates the potential of hybrid systems in assisting dental diagnosis, offering an auxiliary tool for dental professionals