Redes neurais convolucionais para auxílio ao diagnóstico por imagens médicas de osteosarcoma

• Processo: 20/01023-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Renato Tinós
• Beneficiário: Larissa Yoshie Asito
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência computacional Redes neurais (computação) Redes neurais convolucionais Aprendizagem profunda Osteossarcoma Diagnóstico por imagem Raios X Metodologia e técnicas de computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Auxílio ao Diagnóstico por Computadores | Deep Learning | Imagens Médicas | Redes Neurais Artificiais | Inteligência Computacional

Resumo

Osteosarcoma é o tipo mais comum de câncer nos ossos. Neste trabalho, imagens de raio-X serão classificadas utilizando-se métodos de Aprendizado de Máquina (AM). O método deverá auxiliar na detecção de Osteosarcoma, indicando diferentes níveis de malignidade. Atualmente, tem havido um grande interesse em utilizar Redes Neurais Convolucionais para a classificação de imagens médicas. Estas redes neurais têm como vantagem principal, quando comparadas a outros métodos de AM utilizados na análise de imagens médicas, o fato de extrair características úteis para classificação de maneira automática. Neste projeto de Iniciação Científica, Redes Neurais Convolucionais serão utilizadas para a detecção de Osteosarcoma. A rede neural deve classificar o Osteosarcoma e identificar regiões afetadas pelo tumor. (AU)