Desenvolvimento de Métodos baseados em Regras de Associação Adaptativas para Auxílio ao Diagnóstico por Imagens Médicas e para a Análise de Dados Biomédicos

• Processo: 08/09094-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Agma Juci Machado Traina
• Beneficiário: Marcela Xavier Ribeiro
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Mineração de dados complexos Auxílio ao diagnóstico
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Auxílio ao Diagnóstico | mineração de dados complexos | mineração de imagens | Regras de Associação | Mineração de Dados / Banco de Dados

Resumo

A medicina é uma das áreas que mais tem se beneficiado com o crescimento das pesquisas em computação. Desde a organização do registro eletrônico de paciente até a análise de imagens, apoio à elaboração de laudos e análise de seqüências de DNA, médicos e pesquisadores buscam informações para auxiliar em sua rotina diária de tomada de decisões. Uma enorme quantidade de laudos, exames e imagens médicas são armazenadas diariamente constituindo uma valiosa fonte de informação. Porém, devido a complexidade da análise desses dados, os médicos ainda não se beneficiaram de todo o potencial destas informações. Este projeto de pesquisa objetiva ampliar o escopo da mineração de imagens médicas, que passará a explorar o potencial da informação semântica proveniente dos laudos associados, desenvolvendo um ferramental robusto de auxílio ao diagnóstico médico por imagens, incluindo novos algoritmos e técnicas que integrem o conteúdo sintático das imagens com a semântica trazida pelos laudos médicos. Tal ferramental permitirá cruzar informações semânticas com informações visuais extraídas das imagens médicas, visando aumentar o potencial dos padrões gerados e a aplicabilidade dos mesmos. Assim, é esperado o aumento do suporte ao diagnóstico através das ferramentas computacionais, ampliando a capacidade da mineração de imagens/dados no processo de auxílio ao diagnóstico de imagens médicas.