Método estrutural para segmentação de IMR pediátricas

• Processo: 17/09465-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Roberto Marcondes Cesar Junior
• Beneficiário: Mateus Riva
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Visão computacional Ressonância magnética Diagnóstico por imagem Reconhecimento de imagem Processamento de imagens Pediatria
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Grafos Atributo-Relacionais | Imagens Médicas | Ressonância Magnética | Visão Computacional | Modelagem do Conhecimento

Resumo

A segmentação e reconhecimento em imagens médicas de fetos e crianças, assim como indivíduos anormais (por exemplo, pacientes com ausência de órgãos após cirurgia), apresenta desafios importantes. Um dos principais motivos para isto é o fato de que a maior parte dos métodos no estado-da-arte foram desenvolvidos e aplicados a modelos e dados padronizados (tipicamente adultos). Desafios similares surgem no estudo contínuo de um indivíduo através do tempo, que permite uma melhor compreensão do desenvolvimento e evolução do indivíduo. Rastrear as mudanças em órgãos e estruturas reconhecidas ao longo do tempo pode revelar informação não disponível em uma única imagem. Este projeto almeja desenvolver um método estrutural (baseado em grafos) para análise em imageamento pediátrico. Mais especificamente, um novo método estruturar para aprendizado de modelos e aplicações para segmentações de imagens serão desenvolvidos e aplicados a dados reais de imagens de Ressonância Magnética. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

RIVA, Mateus. Uma nova técnica de calibração para segmentação semântica baseada em grafos. 2018. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI) São Paulo.