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Detecção automática do canal mandibular e seu loop anterior por inteligência artificial Oliveira-Santos N*, Picoli FF, Niclaes L, Gerven A, Lahoud P, Jacobs R, Groppo FC O objetivo do estudo foi avaliar se uma ferramenta dedicada à inteligência artificial (IA) pode detectar e segmentar o canal mandibular (CM) e seu loop anterior (LA) com precisão e em tempo hábil. Para o treinamento da rede de IA, foram utilizadas 219 tomografias computadorizadas de feixe cônico (TCFC), com e sem LA. Após a segmentação automatizada do CM e seu LA nas imagens de TCFC pela ferramenta de IA desenvolvida, pequenos ajustes foram realizados quando julgado necessário. A validação da rede de IA foi realizada. O CM foi dividido em três seções: anterior, média e posterior, e foi mensurado o tempo gasto para refinar a segmentação pela IA em cada seção. Foram usa das anotações em nível de voxel para calcular as métricas de acurácia padronizada da segmentação por IA. Não houve diferença significativa para as métricas de IA entre a segmentação do CM com e sem LA. O tempo de refinamento também não foi significativamente diferente para a segmentação do CM com e sem LA, porém o refinamento do CM foi significativamente mais longo nas seções médias e posteriores em comparação com as seções anteriores. Concluímos que a ferramenta orientada por IA fornece segmentação precisa do canal mandibular, mesmo com variações anatômicas, como o loop anterior. Tal ferramenta automatizada pode ajudar no planejamento pré-cirúrgico. A ferramenta orientada por IA fornece segmentação precisa do canal mandibular, mesmo com variações anatômicas, como o loop anterior. Tal ferramenta automatizada pode ajudar no planejamento pré-cirúrgico. (Apoio: CAPES N° 001)