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Técnicas de classificação no diagnóstico cardíaco baseado em quantificação de movimento de imagens de medicina nuclear

Processo: 05/04614-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2006
Vigência (Término): 30 de junho de 2009
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica
Pesquisador responsável:Roberto Hirata Junior
Beneficiário:Carlos da Silva dos Santos
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Classificação

Resumo

A presente proposta se enquadra numa linha de pesquisa interdisciplinar sobre aprendizado estatístico e computacional para classificação de imagens e sinais da área médica. O objetivo principal do projeto é a investigação de métodos inovadores e robustos de aprendizado computacional para o auxílio à decisão médica baseada em imagens. Como objetivos secundários, pretendemos: (1) criar um ambiente computacional integrado de análise e classificação de imagens 3D usando ferramentas de código aberto; (2) investigar representações de classificadores que sejam mais adequadas para a interpretação do cardiologista. Ferramentas de aprendizado estatístico de auxílio ao diagnóstico têm como benefício a redução de tempo dessa tarefa, a repetibilidade e a possibilidade de reuso dos resultados. Neste projeto, pretendemos aliar o conhecimento do especialista clínico com o auxílio de ferramentais de aprendizado para lidar com o excesso de dados presentes nas seqüências de imagens 3D. Um outro aspecto a ser tratado é o uso de técnicas inovadoras de compactação da informação que sejam informativas para efeitos de classificação. Os classificadores desenvolvidos se apoiarão em dados extraídos de imagens tomográficas, usando métodos de quantificação do movimento cardíaco.

Publicações científicas
(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)
SANTOS, CARLOS S.; HIRATA, NINA S. T.; HIRATA, ROBERTO. An Information Theory framework for two-stage binary image operator design. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 31, n. 4, SI, p. 297-306, MAR 1 2010. Citações Web of Science: 8.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SANTOS, Carlos da Silva dos. Construção de atributos binários baseada em análise de interações. 2010. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística São Paulo.

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