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

• Processo: 05/04614-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2006
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2009
• Área de 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado Estatistico | Aprendizagem Computacional | Classificacao | Processamento de Imagens Médicas

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, p. 10-pg., 2010-03-01. (04/11586-7, 05/04614-7)

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. (04/11586-7, 05/04614-7)

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 (IME/SBI) São Paulo.