TCC I - João Victor de Oliveira Rodrigues

Título: O Uso de Técnicas de Aprendizado de Máquina à Morfometria dos Seios Paranasais para Estimativa do Sexo Biológico em Populações Brasileiras Resumo: A estimativa do sexo constitui uma etapa fundamental no processo de identificação antropológica em investigações forenses. O presente estudo objetiva avaliar a eficácia de algoritmos de inteligência artificial na classificação do sexo de adultos brasileiros, utilizando parâmetros métricos dos seios paranasais obtidos por meio de tomografias computadorizadas multislice (TCM). A amostra compreende 220 exames (113 masculinos e 107 femininos) de indivíduos com idades entre 18 e 49 anos, provenientes das regiões Norte e Nordeste do Brasil. As estruturas avaliadas incluem os seios frontal, maxilares e esfenoide, analisados sob dimensões lineares, tridimensionais e volumétricas. Para a classificação, foram implementados e comparados os algoritmos Regressão Logística, K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree, Random Forest, Bernoulli Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, Gradient Boosting, Stochastic Gradient Descent (SGD), Support Vector Machines (SVM) e Multilayer Perceptron (MLP). O desempenho dos modelos foi submetido a uma análise comparativa rigorosa para identificar o classificador de maior acurácia e robustez. O estudo busca demonstrar que a integração de modelos de aprendizado de máquina às medidas dos seios paranasais oferece uma alternativa eficiente para a estimativa do sexo, contribuindo para o avanço das metodologias aplicadas às ciências forenses.