Sex Estimation from 3D Analysis of Paranasal Sinuses: A Multicenter Study Using Deep Learning and Machine Learning - Scarcela, Maria Fernanda A. F.; Teixeira, Antonio Everton C.; Mendonça, Diego S. de; Oliveira, Saulo A. F. de; Silva, Bruno R. dos Santos; Caminha, Carlos; Costa, Fábio W. G.; Franco, Wellington (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2025)
Os seios paranasais são usados na identificação forense de sexo, geralmente via medidas manuais em imagens de tomografia (CT). Esse estudo propõe automatizar essa classificação por meio de redes neurais convolucionais 3D (ResNet-50, DenseNet-201) integradas a algoritmos supervisionados (SVM, Random Forest, MLP, KNN). Foram testadas oito combinações, das quais a ResNet-50 + RF obteve melhor desempenho com acurácia de 92,60%, precisão de 91,18%, recall de 94,55% e F1-score de 92,64%. Os resultados indicam alto potencial do uso conjunto de deep learning e aprendizado supervisionado para determinar o sexo a partir de máscaras segmentadas dos seios paranasais, com aplicação relevante na área forense.