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Rede neural baseada em padrões locais binários para a análise de imagens médicas

Processo: 20/12549-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de maio de 2021
Vigência (Término): 30 de abril de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Joao Batista Florindo
Beneficiário:Juliano Amadeu Lopes Moura
Instituição-sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Redes neurais (computação)   Visão computacional   Diagnóstico por imagem   Análise de imagens   Metodologia e técnicas de computação

Resumo

Este projeto propõe o estudo e desenvolvimento de ferramentas matematico-computacionais para análise de imagens médicas acrescentando o conceito de padrão local binário ao fluxo de uma rede neural multi-camadas. É fato que as redes neurais, especialmente as convolucionais, têm se popularizado na análise de imagens em geral e em particular na área médica. Contudo, outras abordagens para redes neurais têm sido investigadas recentemente e uma destas são as combinações do treinamento convencional de redes neurais com outros descritores clássicos de imagens. Um exemplo popular destes descritores são os padrões locais binários, formados a partir da comparação do valor de cada pixel com seus pixels vizinhos. Este tipo de rede tem demonstrado resultados promissores em reconhecimento de objetos em geral e propõe-se aqui sua aplicação em imagens de texturas, com foco especial na área médica, em auxílio ao diagnóstico. Mais especificamente, a metodologia será aplicada à identificação de tipos de câncer de pulmão. Espera-se que os resultados obtidos tragam implicações importantes para a sociedade, ajudando na melhor compreensão de processos carcinogênicos e fomentando assim possibilidades tanto de um diagnóstico mais precoce quanto de um tratamento mais eficaz, melhorando a qualidade e a expectativa de vida do paciente. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa: