Sistema Automatizado para Detecção de Landmarks Cefalométricos Utilizando Deep Learning e Suporte Diagnóstico via Modelos de Linguagem - Rosa, Gustavo C.; Lima, Danielli A.; Costa, Cícero L. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
A análise cefalométrica é importante no planejamento ortodôntico e cirúrgico, mas a marcação manual dos pontos anatômicos é demorada e sujeita a variações. Este artigo propõe um sistema automatizado de detecção de landmarks cefalométricos com apoio diagnóstico por modelo de linguagem natural. O método utiliza extração de regiões de interesse e regressão de landmarks com aprendizado profundo pré-treinado, avaliado no dataset IEEE ISBI 2015 com 19 pontos anatômicos. As medidas angulares detectadas são enviadas a um modelo de linguagem via API para geração de relatórios interpretativos. Os resultados mostram desempenho compatível com a literatura, com ≈ 80% dos landmarks dentro da margem clínica de 2 mm, contribuindo para avaliações preliminares e modernização dos fluxos diagnósticos craniofaciais.