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AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?

Processo: 14/12236-1
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de fevereiro de 2017 - 31 de janeiro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Xavier Falcão
Beneficiário:Alexandre Xavier Falcão
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores principais:Jancarlo Ferreira Gomes ; João Paulo Papa ; Katia Denise Saraiva Bresciani ; Luis Gustavo Nonato ; Marcelo Finger
Pesq. associados:Hélio Pedrini ; Jancarlo Ferreira Gomes ; Paulo André Vechiatto de Miranda ; Pedro Jussieu de Rezende ; Priscila Tiemi Maeda Saito ; Ricardo da Silva Torres
Auxílios(s) vinculado(s):19/17096-7 - Criptosporidium spp.: análises de imagens, moleculares e do microbioma intestinal, AV.EXT
19/00585-5 - Redes neurais adversariais evolutivas aplicadas ao diagnóstico assistido por computador de retinopatia diabética, AP.R
18/11100-0 - 30th Canadian Conference on computational geometry, AR.EXT
17/05522-6 - 50th annual International Symposium of circuits and systems, AR.EXT
Bolsa(s) vinculada(s):19/11349-0 - Segmentação de imagens baseada em Dynamic-Trees e neural networks, BP.IC
19/02205-5 - Aprendizado adversarial em processamento de linguagem natural, BP.DR
18/21204-7 - Diagnóstico do protozoário Cryptosporidium spp., por meio de análise automatizada de imagens, BP.MS
+ mais bolsas vinculadas 17/04847-9 - Auxílio ao diagnóstico automático do Esôfago de Barrett utilizando aprendizado de máquina, BP.DR
18/19245-7 - Desenvolvimento e validação laboratorial de uma nova ferramenta destinada ao diagnóstico computadorizado a distância por imagens de lesões cutâneas ocasionadas por Leishmania spp, BP.PD
18/10100-6 - Ajuste de hiperparâmetros em redes de memória de longo prazo utilizando programação genética, BP.IC
18/10706-1 - Aprendizado de hiperparâmetros em máquinas de Boltzmann restritas utilizando programação genética, BP.IC
18/08951-8 - PyIFT: processamento de imagem usando a transformada imagem-floresta em Python, BP.IC
18/01693-3 - Diagnóstico do protozoário Cryptosporidium spp., por meio de análise automatizada de imagens, BP.TT
17/03940-5 - Aprendizado Interativo de Dicionários Visuais Aplicado à Classificação de Imagens, BP.DR
17/12974-0 - Aprendizado de máquina guiado por visualização de dados multidimensionais, BP.PD
17/14189-9 - Diagnóstico automatizado por imagens de parasitos gastrintestinais de cães e gatos, BP.PD
17/10537-2 - PyOPF: classicação de padrões por florestas de caminhos ótimos em Python, BP.IC
17/09160-1 - Reconhecimento de Ações Humanas em Vídeos, BP.DR
17/02073-6 - Modelo de redes para predição de crimes, BP.DR
16/25776-0 - Otimização de redes neurais Autocodificadoras guiada por análise visual de dados, BP.MS - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Inteligência artificial  Reconhecimento de padrões  Reconhecimento de imagem  Análise de dados  Classificação de dados  Diagnóstico por imagem  Aprendizado computacional  Processamento de imagem assistida por computador 

Resumo

Em muitas áreas das Ciências e Engenharia, imagens fornecem informações sobre problemas reais e a associação por uma máquina de um ou mais rótulos por imagem (anotação), com base nessas informações, conduz a uma decisão sobre o problema. No entanto, o aprendizado de máquina requer que o conteúdo de interesse, denominado amostra, seja manualmente isolado e identificado (rotulado) em imagens de treinamento. À medida que as imagens e amostras por imagem não rotuladas crescem em número, a anotação manual delas se torna inviável, nos conduzindo às seguintes questões: Qual é a forma mais intuitiva dos especialistas ensinarem às máquinas a anotar imagens? Quais são as tarefas e desafios envolvidos neste processo? Como minimizar o esforço do especialista com máxima eficácia no aprendizado de máquina? O que máquinas e especialistas podem aprender interagindo? Este projeto temático visa encontrar respostas para estas questões por meio do estudo e desenvolvimento de métodos para anotação de imagem em larga escala, e construção de sistemas de tomada de decisão (sem a participação do usuário) e de sistemas de apoio à decisão, onde especialistas e máquinas cooperam e aprendem uns com os outros continuamente. A metodologia explora as habilidades complementares dos seres humanos, melhores em abstrair o conhecimento, e máquinas, superiores no processamento de dados em larga escala, de modo repetitivo e sem fadiga. O problema é dividido em duas etapas: extração de amostras das imagens e aprendizado interativo de máquina, visando a construção de uma sequência de operações para anotar novas imagens automaticamente ou com o mínimo de intervenção humana. O estudo busca combinar características de imagem obtidas dos dados com características provenientes do conhecimento sobre a aplicação. O projeto visa ainda inovações científicas e tecnológicas para o diagnóstico de parasitos gastrintestinais em humanos e animais vertebrados, por meio da aquisição e anotação automatizadas de imagens microscópicas, e para demonstrar a extensão dos métodos em outros domínios, o projeto inclui estudos de anotação de imagem médica por modelos de forma multi-objeto, e anotação interativa de imagem de sensoriamento remoto. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Pós-Doutorado em Ciência da Computação na Unicamp com Bolsa da FAPESP 
PD e TT em Parasitologia Diagnóstica com Bolsas da FAPESP 

Publicações científicas (53)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
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NACHIF FERNANDES, SILAS EVANDRO; DE SOUZA, ANDRE NUNES; GASTALDELLO, DANILO SINKITI; PEREIRA, DANILLO ROBERTO; PAPA, JOAO PAULO. Pruning optimum-path forest ensembles using metaheuristic optimization for land-cover classification. International Journal of Remote Sensing, v. 38, n. 20, p. 5736-5762, 2017. Citações Web of Science: 3.

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