| Processo: | 18/06074-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 14 de março de 2022 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Agma Juci Machado Traina |
| Beneficiário: | Oscar Alonso Cuadros Linares |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM |
| Assunto(s): | Diagnóstico por imagem Recuperação de imagens por conteúdo |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Análise de imagens médicas | Cbir | consultas perceptuais | Extração de características de imagens médicas | Imagens Médicas | recuperação de imagens por conteúdo | Processamento Gráfico |
Resumo Os sistemas de Recuperação de Imagem Baseada em Conteúdo (do inglês CBIR - Content-Based Image Retrieval) visam buscar e recuperar imagens de um conjunto de dados, analisando as características inerentes da imagem, que as descrevem segundo um determinado critério, como cor, textura e formas. Essa estratégia é muito útil quando os metadados estão incompletos ou não disponíveis, além de sobrepujar as limitações humanas na análise manual de um grande volume de imagens. No entanto, os sistemas CBIR são muitas vezes limitados pela existência de uma lacuna entre a semântica de alto nível de uma imagem e suas características de baixo nível (distribuição de cor, textura e formas). Por outro lado, a área de Atenção Visual Seletiva (SVA) combina técnicas computacionais com a psicologia para desenvolver métodos similares à visão humana. Neste projeto, combinaremos o potencial dos métodos CBIR com a estratégia SVA para desenvolver novos métodos de radiômica mais alinhados com o conhecimento dos especialistas e sua necessidade de análise de imagens. Além disso, investigaremos e incorporaremos extratores de características mais sofisticadas para melhorar a eficácia dos métodos para CBIR. Nos últimos anos, várias aplicações no campo do processamento de imagens têm sido propostas, aproveitando os avanços da teoria das redes complexas. Nosso objetivo é levar esses métodos ao campo da radiômica. | |
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