| Processo: | 19/00585-5 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2022 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Acordo de Cooperação: | Australian Technology Network of Universities (ATN) |
| Proposta de Mobilidade: | SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade |
| Pesquisador responsável: | João Paulo Papa |
| Beneficiário: | João Paulo Papa |
| Pesquisador Responsável no exterior: | Dinesh Kant Kumar |
| Instituição Parceira no exterior: | RMIT University, Melbourne , Austrália |
| Pesquisador Responsável no exterior: | Dinesh Kant Kumar |
| Instituição Parceira no exterior: | RMIT University, Melbourne , Austrália |
| Instituição Sede: | Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Bauru |
| Vinculado ao auxílio: | 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?, AP.TEM |
| Assunto(s): | Retinopatia diabética Eletrorretinografia Diagnóstico precoce Aprendizado computacional Redes adversárias generativas |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Otimização Evolutiva | retinopatia diabetica | Aprendizado de Máquina |
Resumo
Retinopatia diabética (RD) não diagnosticada pode levar à problemas na visão e cegueira, e a sua detecção precoce pode reduzir problemas severos na visão em torno de 50%. A presença de exudatos em imagens de retina é um dos primeiros sinais da doença, mas sua detecção manual é dependente da experiência do profissional e demanda bastante tempo. Nesta proposta, objetivamos lidar com o problema da falta de dados com respeito ao diagnóstico assistido de RD por meio da geração sintética de imagens de retina usando Redes Generativas Adversariais (RGA). A proposta introduz o conceito de RGAs Evolutivas, em que otimização evolucionista será utilizada tanto para ajustar os hiperparâmetros do modelo quanto para a criação de funções de custo compostas. O time Brasileiro ficara responsável pelo conhecimento na área de aprendizado de máquina, enquanto que o time Australiano cuidará da geração dos dados e possui o conhecimento técnico do problema em questão. (AU)
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