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Segmentação de imagens de ressonância magnética neonatal: uma abordagem estrutural

Processo: 18/07386-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de julho de 2018
Vigência (Término): 31 de março de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:Larissa de Oliveira Penteado
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/22308-2 - Representações intermediárias em Ciência Computacional para descoberta de conhecimento, AP.TEM
Assunto(s):Ressonância magnética   Classificação

Resumo

Cada vez mais têm-se ressaltado a importância de exames de imagem para o diagnóstico e acompanhamento de patologias e avaliação do desenvolvimento de estruturas anatômicas. Neste sentido, a análise de imagens de ressonância magnética do encéfalo de neonatos e prematuros é essencial para o estudo do neurodesenvolvimento do paciente, assim como o prognóstico e predição de possíveis doenças. A análise manual de MRIs é demorada, requer um especialista com bastante experiência e está sujeita à variação de acordo com o radiologista (ou seja, é subjetiva). Uma alternativa a isto é a segmentação automática destas imagens, as quais apresentam desafios específicos, como contraste invertido, resolução limitada, artefatos de movimento do paciente, entre outras, que dificultam o uso de técnicas de segmentação já existentes para imagens de encéfalos de adultos. Assim, o desenvolvimento de uma técnica robusta a estes problemas faz-se necessário. Este projeto trata exatamente disto, propondo um novo método estrutural baseado no aprendizado de grafos estruturais com atributos estatísticos. (AU)

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