Exploring enamel demineralization from SEM images using deep learning algorithms
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2022
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LATIN AMERICA OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE
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Resumo
Here, we employ segmentation and convolutional neural network (CNN) to identify and quantify enamel demineralization. Our results depict that CNN model using input SEM images achieve accuracy up to 79% for enamel demineralization diagnosis.
Como referenciar
FAROOQ, SAJID; CARAMEL-JUVINO, AMANDA; FONTES, YASMIN R.; GARDIANO, SABRINA A.; ZEZELL, DENISE M. Exploring enamel demineralization from SEM images using deep learning algorithms. In: LATIN AMERICA OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE, August 7-11, 2022, Recife, PE. Proceedings... Washington, DC, USA: Optica Publishing Group, 2022. DOI: 10.1364/LAOP.2022.W4A.36. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/33730. Acesso em: 30 Dec 2025.
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