Contexto
Projeto acadêmico de detecção e segmentação de dentes decíduos e permanentes em crianças de 4 a 12 anos, com dataset construído em parceria com o curso de Odontologia da UFRGS.
Como foi feito
- YOLOv8 (Ultralytics) para treino e inferência, com preparação de anotações e pipeline de dados alinhado ao domínio odontológico.
- Python para scripts de pré-processamento, treino, avaliação de métricas e exportação de resultados.
- Ciclo iterativo: dados → treino → validação → ajuste de hiperparâmetros e augmentations até estabilizar métricas aceitáveis para o TCC.
Desafios
Variabilidade de imagens clínicas, desbalanceamento de classes e alinhamento com especialistas para garantir rótulos consistentes.
Resultado
Base sólida em visão computacional aplicada à saúde, com código e experimentação documentados no repositório público.