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Aplicação de modelos de redes neurais artificiais na classificação de nódulos em imagens de ultrassonografia de mama

Processo: 10/14194-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2011
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2013
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
Pesquisador responsável:Homero Schiabel
Beneficiário:Karem Daiane Marcomini
Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Neoplasias mamárias   Diagnóstico por imagem   Ultrassonografia   Processamento de imagens   Visão computacional   Redes neurais (computação)

Resumo

O aumento na incidência de novos casos de câncer de mama vem atraindo a atenção de especialistas das mais diversas áreas, inclusive tecnológicas. Com isso, surgiram os módulos de esquemas CAD visando auxiliar na produção de um diagnóstico mais preciso na avaliação mamográfica. Nesse âmbito, é grande o empenho em auxiliar a detecção e caracterização de nódulos e/ou microcalcificações em imagens mamográficas. O exame de ultrassonografia tem sido o principal tipo de exame de imagem adjuvante à mamografia por raios X, frequentemente como uma forma de permitir redução significativa no número de biópsias. Como as imagens de ultrassom de mama têm por alvo a avaliação de massas suspeitas de difícil caracterização no exame mamográfico convencional, esta pesquisa tem por base auxiliar na detecção e posterior classificação, segundo a norma BI-RADSÒ, dessas massas presentes em imagens digitais de ultrassonografia. A metodologia será baseada em técnicas de processamento automatizadas de visão computacional e de redes neurais artificiais e terá por alvo de testes simuladores, com consequente verificação do efeito também da aplicação em imagens reais.

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MARCOMINI, Karem Daiane. Aplicação de modelos de redes neurais artificiais na segmentação e classificação de nódulos em imagens de ultrassonografia de mama. 2013. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos São Carlos.

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