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Aprendizado de máquina para interpretação de análise de imagens microscópicas

Processo: 20/12017-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2020
Vigência (Término): 30 de setembro de 2022
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Helder Takashi Imoto Nakaya
Beneficiário:Mauro César Cafundó de Morais
Instituição-sede: Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein (IIEPAE). Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein (SBIBAE). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/14933-2 - Biologia integrativa aplicada à saúde humana, AP.JP2
Assunto(s):Biologia de sistemas   Trypanosoma   Plasmodium   Leishmania   Aprendizado computacional   Processamento de imagens   Microscopia

Resumo

O presente plano de trabalho tem por objetivo extrair características fenotípicas das espécies de parasitas Trypanosoma, Plasmodium e Leishmania em imagens derivadas de microscopia. Tais características consistem em atributos de curvatura (mínimo, máximo, média, desvio padrão, variância, entropia e energia potencial); geométricos (área, circularidade, proporção, perímetro, distâncias máximas e mínimas); e estatísticas de textura (contraste, momento, segundo momento angular, homogeneidade, entropia e correlação). Esses atributos serão então selecionados através de análise de componente principal (PCA). Posteriormente, os atributos melhor classificados desta forma serão usados em algoritmo de classificação de abordagem geométrica - Support Vector Machine (SVM). Tal método apresenta a vantagem de ser mais barato computacionalmente, pois não necessita de unidade de processamento gráfico (GPU). Dessa forma poderemos estabelecer uma nova abordagem de diagnóstico mais rápido e preciso para as doenças causadas por esses parasitas. (AU)

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