PMCanalSeg: Um conjunto de dados para segmentação automática dos canais pterigopalatino e mandibular em imagens 3D de CBCT

Por que caminhos ocultos na mandíbula importam

Quando cirurgiões corrigem deformidades da mandíbula para melhorar a oclusão ou a aparência facial de uma pessoa, trabalham a poucos milímetros de nervos e vasos sanguíneos delicados escondidos no osso. Se esses canais minúsculos forem danificados, os pacientes podem sofrer sangramento, dormência ou dor persistente. Este artigo descreve o PMCanalSeg, uma coleção recém‑disponibilizada de exames dentários 3D projetada para ajudar computadores a identificar dois canais ósseos especialmente importantes na maxila e na mandíbula, tornando essas cirurgias mais seguras e precisas.

Túneis delicados dentro do rosto

No interior dos ossos faciais existem passagens estreitas que abrigam nervos e vasos. Dois dos mais críticos para cirurgia da mandíbula são o canal mandibular, que conduz o principal nervo da mandíbula inferior, e o canal pterigopalatino, um túnel menor e mais complexo na maxila. Durante a cirurgia ortognática (correção da mandíbula), os médicos precisam cortar e reposicionar o osso evitando essas estruturas. Tradicionalmente, cirurgiões ou radiologistas traçam os canais fatia a fatia em exames de tomografia computadorizada de feixe cônico (CBCT), um método de raios‑X 3D amplamente usado na odontologia. Esse trabalho manual cuidadoso é lento, exige grande experiência e está sujeito a erro humano.

Ensinando computadores a ver em 3D

Nos últimos anos, o aprendizado profundo transformou a análise de imagens médicas, permitindo que computadores aprendam a contornar órgãos e outras estruturas automaticamente. Contudo, esses sistemas precisam de muitos exemplos rotulados e de alta qualidade para alcançar confiabilidade clínica. Para os canais mandibulares, existem apenas alguns conjuntos de dados públicos, e eles se concentram principalmente na mandíbula inferior. Um grande ponto cego tem sido o canal pterigopalatino na maxila, que é mais difícil de visualizar e mais variável entre indivíduos. Sem conjuntos de dados ricos e abertos abrangendo ambos os canais, é difícil treinar algoritmos robustos ou comparar métodos de forma justa.

Construindo a coleção PMCanalSeg

Os autores tratam dessa lacuna reunindo o PMCanalSeg, um conjunto curado de exames CBCT de 191 pacientes atendidos em um hospital odontológico na China. Todos os identificadores pessoais foram removidos sob regras rigorosas de privacidade, e apenas informações essenciais como idade, sexo e data do exame foram mantidas. Cada exame foi convertido do formato hospitalar original para um arquivo 3D adequado à pesquisa e processado para enfatizar o osso e remover estruturas não relacionadas, como a coluna. O crânio foi então digitalmente separado em regiões de maxila e mandíbula para que algoritmos possam focar nas áreas onde os dois canais percorrem.

Traçado por especialistas e verificação cuidadosa

Para marcar os canais com precisão, quatro cirurgiões orais experientes trabalharam em etapas. Dois especialistas primeiro traçaram o curso dos canais pterigopalatino e mandibular em cada exame 3D, definindo quais pequenos voxels 3D pertenciam a cada túnel. Dois cirurgiões adicionais então checaram essas marcações camada por camada contra as imagens originais, corrigindo quaisquer discrepâncias. Em uma amostra de casos, a equipe mediu o grau de concordância entre especialistas e encontrou consistência muito alta, indicando que os rótulos são confiáveis. O conjunto final está organizado por paciente, com pastas separadas para maxila, mandíbula e volumes do crânio inteiro, tornando seu uso direto para pesquisadores.

Quão bem as máquinas aprendem com ele?

Para testar o PMCanalSeg, os autores treinaram várias redes de segmentação de imagem 3D de ponta e avaliaram o quão próximas suas previsões ficaram dos rótulos de especialistas. Para o canal mandibular, modelos modernos baseados em transformers tiveram desempenho especialmente bom, acompanhando de perto o trajeto verdadeiro do nervo. O canal pterigopalatino provou ser mais desafiador: seu pequeno tamanho, formato complexo e a anatomia densa da maxila superior levaram a menor acurácia e mais erros de contorno. A equipe também comparou os resultados no PMCanalSeg com os de outro conjunto de dados amplamente usado para a mandíbula inferior e discutiu como diferenças na qualidade do exame, estilo de rotulagem e cobertura anatômica podem alterar o desempenho relatado.

O que isso significa para pacientes e pesquisa

Para não especialistas, a mensagem principal é que o PMCanalSeg oferece a primeira coleção aberta de imagens 3D da mandíbula com marcações detalhadas tanto para um importante canal nervoso da mandíbula inferior quanto para um canal anteriormente negligenciado da maxila. Ao disponibilizar esses dados e o código de suporte gratuitamente para uso não comercial, os autores fornecem uma base sólida para desenvolver e avaliar ferramentas computacionais que possam destacar automaticamente esses caminhos ocultos antes da cirurgia. À medida que essas ferramentas melhorarem, os cirurgiões poderão planejar cortes que evitem nervos e vasos críticos, reduzindo complicações e ajudando os pacientes a passarem pela cirurgia da mandíbula com resultados mais seguros e previsíveis.

Citação: Li, G., Lu, Y., Wu, G. et al. PMCanalSeg: A dataset for automatic segmentation of the pterygopalatine and mandibular canals from 3D CBCT images. Sci Data 13, 312 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06620-w

Palavras-chave: tomografia computadorizada de feixe cônico, cirurgia de mandíbula, segmentação de imagem médica, imagens odontológicas, conjunto de dados de aprendizado profundo