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Ce travail développe un modèle d'analyse des variables craniométriques qui utilise les réseaux neuronaux artificiels paraconsistants, basé sur la logique paraconsistante annotée de deux valeurs. Une telle logique a la capacité de mesurer l'incertitude, l'incohérence et la paracomplétude. La logique paraconsistante a été employée dans plusieurs applications soumises à ces situations, constituant un nouvel outil mathématique en Intelligence Artificielle.L'analyse céphalométrique proposée ici consiste à quantifier les écarts squelettiques et dentaires selon la logique paraconsistante. L'utilisation de réseaux neuronaux artificiels paraconsistants permet à la méthode d'ajouter un facteur d'incertitude, en respectant le diagnostic orthodontique traditionnel, tout en contextualisant les différentes régions craniofaciales. Le résultat de l'analyse est constitué des degrés de divergence squelettique, antéro-postérieure et verticale, et des degrés de divergence dentaire, par rapport aux incisives inférieures et supérieures.
About the author
Graduação em Engenharia Eletrônica pela FEI - 1989.Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Uberlândia - 2003.Doutorado em Ciências (Fisiopatologia Experimental) pela FMUSP - 2006.Pós-Doutorado pelo INESC Porto (Unidade de Sistemas de Energia - USE)- 2010.
