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Aprendizado em grafos para a segmentação semântica de imagens de ressonância magnética

Processo: 19/16112-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2019
Data de Término da vigência: 29 de março de 2020
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Roberto Marcondes Cesar Junior
Beneficiário:Larissa de Oliveira Penteado Dias
Supervisor: Isabelle Bloch
Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: ParisTech, França  
Vinculado à bolsa:18/07386-5 - Segmentação de imagens de ressonância magnética neonatal: uma abordagem estrutural, BP.MS
Assunto(s):Redes neurais convolucionais   Ressonância magnética   Imagem por ressonância magnética   Análise de imagens   Diagnóstico por imagem
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Convolutional Neural Network | Graph Neural Networks | Graph-based Segmentation | magnetic resonance imaging | Semantic Segmentation | Análise de Imagens Médicas

Resumo

A segmentação semântica de imagens de ressonância magnética (IRM) desempenha um papel importante no diagnóstico, tratamento e acompanhamento de doenças. A análise manual destas imagens é demorada e sujeita a variabilidade de acordo com o especialista. Portanto, ao longo dos anos, diferentes métodos automáticos e semi-automáticos foram desenvolvidos. A maioria deles foi criada para lidar com os dados de adultos. Devido às diferenças intrínsecas destes volumes para os de crianças e neonatos, tais métodos tendem a falhar para estes pacientes. Então, neste projeto, nosso objetivo é desenvolver um algoritmo robusto para realizar a segmentação semântica de IRM encefálicas de crianças e neonatos, utilizando Grafos e Redes Neurais em Grafos. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
OLIVEIRA, HUGO; PENTEADO, LARISSA; MACIEL, JOSE LUIZ; FERRACIOLLI, SUELY FAZIO; TAKAHASHI, MARCELO STRAUS; BLOCH, ISABELLE; CESAR JUNIOR, ROBERTO; IEEE COMP SOC. Automatic Segmentation of Posterior Fossa Structures in Pediatric Brain MRIs. 2021 34TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI 2021), v. N/A, p. 8-pg., . (19/16112-9, 15/22308-2, 18/07386-5, 20/06744-5, 17/50236-1)