| Processo: | 17/13102-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de dezembro de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 31 de maio de 2021 |
| Área de conhecimento: | Interdisciplinar |
| Pesquisador responsável: | Marcondes Cavalcante Franca Junior |
| Beneficiário: | Thiago Junqueira Ribeiro de Rezende |
| Instituição Sede: | Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07559-3 - Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia - BRAINN, AP.CEPID |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 18/16296-0 - Análise multimodal da medula espinhal em ataxias cerebelares hereditárias, BE.EP.PD |
| Assunto(s): | Neuroimagem Reprodutibilidade Aprendizagem profunda |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Deep Learning | Mri | reprodutibilidade | Segmentação Cerebelo | Neuroimagem |
Resumo Estudos de reprodutibilidade são um dos pilares da ciência e a sua ausência reduz os esforços científicos. Estudos de neuroimagem são particularmente sensíveis, pois existem poucos trabalhos que abordam este tema. Não por acaso isto acontece, já que a natureza das medidas é complexa e há uma grande variedade de métodos com diferentes técnicas de segmentação. Particularmente para o cerebelo, este problema se agrava pois, é uma estrutura pequena e altamente irregular. Além disso, os dispositivos atuais de ressonância não possuem resolução suficiente para imageá-lo adequadamente. Portanto, propomos desenvolver um estudo que avalie a reprodutibilidade dos principais métodos de segmentação do cerebelo (SUIT e CERES) e um desenvolvido por nós usando técnicas de deep learning. | |
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