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Análise de espessuras de tecidos moles faciais em uma amostra brasileira / Analysis of facial soft tissue thickness in a Brazilian sample
São Paulo; s.n; 20220606. 81 p.
Thesis in Portuguese | LILACS, BBO - Dentistry | ID: biblio-1371391
Responsible library: BR97.1
RESUMO
A reconstrução facial forense tem sido empregada como um importante recurso nos casos em que um corpo se encontra em estágio avançado de decomposição, mutilado ou esqueletizado. Sob essas circunstâncias, definir a identidade por métodos primários torna-se inviável. Simular uma face sobre uma estrutura óssea, de forma que essa reconstrução possibilite o reconhecimento por familiares e amigos, e, por fim, determinar a identidade positiva de alguém que se encontra desaparecido constitui uma técnica que as ciências forenses são capazes de proporcionar. As etapas que permitem que uma reconstrução facial forense ocorra de forma precisa dependem de dados como os de espessura de tecidos moles faciais, que são obtidos por diversas técnicas e são específicos para cada população, de modo que são necessários dados referentes à população brasileira. Neste trabalho, foram analisados 88 exames de tomografias computadorizadas de feixe cônico, obtidos junto ao banco de dados de uma instituição brasileira. Para a realização das medidas, foi utilizado o método proposto por Beaini em 2013. Os resultados apontaram espessuras de tecidos moles compatíveis com as encontradas por Beaini, fornecendo uma tabela atualizada de dados de espessuras de tecidos moles faciais de indivíduos brasileiros, para uso em reconstrução facial forense.
Subject(s)
Full text: Available Collection: International databases Database: BBO - Dentistry / LILACS Main subject: Forensic Anthropology Country/Region as subject: South America / Brazil Language: Portuguese Year: 2022 Document type: Thesis
Full text: Available Collection: International databases Database: BBO - Dentistry / LILACS Main subject: Forensic Anthropology Country/Region as subject: South America / Brazil Language: Portuguese Year: 2022 Document type: Thesis
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