Formulação de cores em silicone a partir de imagens não calibradas: uma abordagem voltada para a prótese facial

• Autor(a) principal: Nakamura, Denise Moral
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23159/tde-26082021-130736/
• topic: Algoritmo genético; Elastômeros de silicone; Formulação de corantes; Genetic algorithm; Low-cost technology, Maxillofacial elastomer; Maxillofacial prostheses, Color recipe prediction; Prótese bucomaxilofacial; Tecnologia de baixo custo

A Prótese facial busca restaurar a função, anatomia e estética das perdas e/ou malformações faciais. A reabilitação protética continua sendo um importante meio para reintegrar os indivíduos à sociedade melhorando sua qualidade de vida. O silicone de grau médico é o principal material de escolha para sua confecção. A reprodução de cores da pele humana tem historicamente desafiado o clínico, sendo fundamental para o sucesso do tratamento. O método subjetivo é frequentemente usado para estabelecer a cor intrínseca da prótese e depende da experiência e acuidade visual do operador, além disso, pode ser afetado pela iluminação ambiente. Apesar de existirem sistemas objetivos, estes possuem custo elevado e não possuem representantes comerciais no Brasil, que prejudicam seu acesso especialmente pelo setor público. Em parceria com o LEB-USP, este trabalho propôs desenvolver uma solução portátil, acessível e objetiva para a reprodução de cores em silicone por meio de algoritmos para smartphones. Esta tecnologia tem o potencial de reduzir o tempo ambulatorial, a necessidade de transporte do paciente e o desperdício de materiais reduzindo, desta forma, os gastos públicos e melhorando a qualidade de vida dos pacientes e de seus acompanhantes. Para a aferição da cor da pele foi desenvolvido pelo LEB-USP um sistema de calibração da imagem obtida com smartphones, onde um software se baseia em um dispositivo físico na imagem para a correção da perspectiva, melhoria de contorno e realiza correções lineares e não lineares das cores. O dispositivo físico foi obtido em impressoras comuns e foi avaliado quanto à sua reprodutibilidade e durabilidade neste estudo. A formulação de cores seguiu o modelo de duas constantes de Kubelka-Munk com as correções de reflexão interna e externa de Duntley, Saunderson e Richmond. O cálculo da composição da mistura de pigmentos e flocagens foi realizado utilizando o algoritmo genético. Em seguida, um aplicativo intuitivo foi desenvolvido para uso clínico. Entre as variáveis ajustáveis, além da inserção dos atributos da cor manualmente ou pela delimitação de uma região em uma imagem calibrada, estão a espessura e peso da prótese; e quatro opções de fundo. Na tela de resultados são exibidas as cinco melhores formulações geradas pelo algoritmo genético e suas respectivas diferenças de cores (??*) estimadas. Para análise desta etapa, foram feitas simulações de formulação de cores e as médias de diferença de cores (??*=1,46±1,39) mostraram-se abaixo dos limiares aceitos clinicamente (??*<=3), porém superiores ao limiar de percepção visual humana (??*>=1.1). Ao final, a metodologia mostrou resultados animadores e aponta o potencial uso dos smartphones em auxiliar o clínico durante a formulação de cores.