Detecção Invariante à Domínio de Aparatos Médicos em Imagens de Radiografias Simples do Tórax

• Processo: 24/00789-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2024
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: João Paulo Papa
• Beneficiário: João Renato Ribeiro Manesco
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
• Assunto(s): Detecção Raios X Tórax
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Adaptação de Domínio | aparatos médicos | Detecção | Raio-X | tórax | Processamento Gráfico

Resumo

Imagens de raio-X do tórax desempenham um papel crucial na medicina moderna, sendo uma ferramenta acessível e de fácil utilização para radiologistas identificarem doenças e avaliarem o posicionamento adequado de aparatos médicos. Garantir o correto posicionamento desses aparatos é vital para a saúde do paciente, especialmente em casos de risco, onde os exames de raio-X são frequentes. Com o avanço das técnicas de aprendizado profundo no auxílio ao diagnóstico, surge a necessidade de detectar com precisão o posicionamento dos aparatos médicos em imagens de raio-X. Entretanto, métodos off-the-shelf costumam apresentar muitas limitações, como custo elevado e diferenças nos protocolos de aquisição entre instituições, o que afeta sua eficácia. Desta forma pretende-se utilizar, neste projeto, dados de diferentes domínios durante o treinamento dos modelos, visando alcançar uma capacidade de generalização robusta, mesmo em cenários fora da distribuição. Além disso, pretendemos avaliar a eficácia clínica de nossa abordagem por meio de validação cruzada interinstitucional. Até o momento, não encontramos na literatura métodos descrevam objetivamente o deslocamento de domínio em imagens de raio-X e que ofereçam soluções para resolver o problema de detecção de aparatos médicos nesse contexto. Espera-se poder desenvolver um método, baseado em redes neurais, que consiga resolver esse problema e adereçar todos os pontos discutidos.