| Processo: | 19/22116-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2021 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques |
| Beneficiário: | Matheus Alberto de Oliveira Ribeiro |
| Instituição Sede: | Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 14/50889-7 - Inct 2014 - em medicina assistida por computacao cientifica (macc)., AP.TEM |
| Assunto(s): | Ressonância magnética Ventrículos do coração Processamento digital de imagens Segmentação (processamento de imagem) Doenças cardiovasculares Diagnóstico clínico |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Ressonância Magnética | segmentação | Ventrículo Esquerdo | Processamento de imagens médicas |
Resumo Exames de ressonância magnética cardíaca são reconhecidos como padrão-ouro para o diagnóstico de diversas doenças cardíacas. A partir da segmentação e análise do ventrículo esquerdo nesses exames, métricas clínicas utilizadas em diagnósticos podem ser obtidas. Entretanto, a segmentação manual do ventrículo esquerdo nas diversas imagens de ressonância magnética demanda tempo e esforço repetitivo do especialista, o que pode aumentar a variabilidade da qualidade do diagnóstico. Na literatura, diversos métodos têm sido propostos para a segmentação automática do ventrículo esquerdo. As principais abordagens utilizam métodos baseados em imagem, restrição de formas e inteligência artificial. Apesar de obterem bons resultados, nenhum método ainda alcançou a excelência do especialista devido à grande variação das estruturas representadas nas imagens de ressonância magnética. A partir de um mapeamento sistemático, foi constatado que a utilização de métodos híbridos baseados em restrição de forma e inteligência artificial têm obtido resultados promissores e oferecem uma possível solução ao problema da segmentação. O objetivo do presente projeto é desenvolver um novo método híbrido de segmentação automática do ventrículo esquerdo, com base em inteligência artificial e restrições de forma. Com isso, pretende-se diminuir a ocorrência de segmentações anatomicamente impossíveis, um dos maiores problemas dos métodos mais recentes, sem comprometer a qualidade da segmentação. Os resultados serão avaliados por meio de métricas clássicas de avaliação de segmentação, assim como métricas clínicas utilizadas no diagnóstico. Além de oferecer uma contribuição para a área de processamento gráfico, ao propor um novo método de segmentação, o projeto visa a contribuir com a área de auxílio ao diagnóstico em Cardiologia. | |
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