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

Processo: 20/01023-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de junho de 2020
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2020
Área do 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

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)