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Classificação de imagens de radiografias de tórax utilizando redes neurais profundas

Processo: 19/20875-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2020
Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2021
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Zanoni Dias
Beneficiário:Vinicius Teixeira de Melo
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Diagnóstico por imagem   Radiografia torácica   Redes neurais (computação)
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado profundo | Classificação de Imagens | Imagens Médicas | radiografia de tórax | Redes neurais | Aprendizado de Máquina

Resumo

Radiografia de tórax é um dos exames mais comuns em radiologia, sendo utilizada, por exemplo, para diagnosticar e monitorar o tratamento de diversas condições pulmonares, como pneumonia, enfisema e câncer. A identificação e interpretação automatizada desse tipo de exame, no mesmo nível ou melhor do que os radiologistas, poderia permitir avanços em diversos ambientes médicos, desde melhoria na velocidade do resultado até iniciativas de saúde global. Neste projeto, nós propomos um método para classificação de patologias em imagens de radiografias de tórax a partir de uma arquitetura baseada em Rede Neural Profunda. Para validar os modelos desenvolvidos, os experimentos serão realizados utilizando as bases de dados ChestX-ray14 e CheXpert. A metodologia utilizada nesta pesquisa é baseada em extração de mapas de ativações da rede neural para fazer o recorte das imagens considerando somente as áreas de interesse, descartando informações irrelevantes para a sua classificação. (AU)

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Publicações científicas (8)
(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)
DE OLIVEIRA, GABRIEL BIANCHIN; PEDRINI, HELIO; DIAS, ZANONI. nsemble of Template-Free and Template-Based Classifiers for Protein Secondary Structure Predictio. INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES, v. 22, n. 21, . (19/20875-8, 17/12646-3, 17/16246-0)
BRAZ, LEODECIO; TEIXEIRA, VINICIUS; PEDRINI, HELIO; DIAS, ZANONI; SETUBAL, JC; SILVA, WM. ImTeNet: Image-Text Classification Network for Abnormality Detection and Automatic Reporting on Musculoskeletal Radiographs. ADVANCES IN BIOINFORMATICS AND COMPUTATIONAL BIOLOGY, BSB 2020, v. 12558, p. 12-pg., . (19/20875-8, 17/12646-3, 15/11937-9, 17/16246-0)
DE OLIVEIRA, GABRIEL BIANCHIN; PEDRINI, HELIO; DIAS, ZANONI; PAIVA, AC; CONCI, A; BRAZ, G; ALMEIDA, JDS; FERNANDES, LAF. Ensemble of Bidirectional Recurrent Networks and Random Forests for Protein Secondary Structure Prediction. PROCEEDINGS OF THE 2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS AND IMAGE PROCESSING (IWSSIP), 27TH EDITION, v. N/A, p. 6-pg., . (17/16246-0, 19/20875-8, 17/12646-3, 15/11937-9)
DE MELLO, FELIPE LOPES; DE OLIVEIRA, GABRIEL BIANCHIN; PEDRINI, HELIO; DIAS, ZANONI; RUTKOWSKI, L; SCHERER, R; KORYTKOWSKI, M; PEDRYCZ, W; TADEUSIEWICZ, R; ZURADA, JM. Prediction of Protein Molecular Functions Using Transformers. ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SOFT COMPUTING, ICAISC 2022, PT II, v. 13589, p. 9-pg., . (17/16246-0, 19/20875-8, 17/12646-3, 15/11937-9)
OLIVEIRA, GABRIEL B.; PEDRINI, HELIO; DIAS, ZANONI. TEMPROT: protein function annotation using transformers embeddings and homology search. BMC Bioinformatics, v. 24, n. 1, p. 16-pg., . (17/16246-0, 19/20875-8, 17/12646-3, 15/11937-9)
DE OLIVEIRA, GABRIEL BIANCHIN; PEDRINI, HELIO; DIAS, ZANONI; IEEE. Fusion of BLAST and Ensemble of Classifiers for Protein Secondary Structure Prediction. 2020 33RD SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI 2020), v. N/A, p. 8-pg., . (17/12646-3, 19/20875-8, 15/11937-9, 17/16246-0)
DE OLIVEIRA, GABRIEL BIANCHIN; PEDRINI, HELIO; DIAS, ZANONI; XAVIER-JUNIOR, JC; RIOS, RA. Protein Molecular Function Annotation Based on Transformer Embeddings. INTELLIGENT SYSTEMS, PT II, v. 13654, p. 11-pg., . (17/12646-3, 19/20875-8, 15/11937-9, 17/16246-0)
TEIXEIRA, VINICIUS; BRAZ, LEODECIO; PEDRINI, HELIO; DIAS, ZANONI; PAIVA, AC; CONCI, A; BRAZ, G; ALMEIDA, JDS; FERNANDES, LAF. DuaLAnet: Dual Lesion Attention Network for Thoracic Disease Classification in Chest X-Rays. PROCEEDINGS OF THE 2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, SIGNALS AND IMAGE PROCESSING (IWSSIP), 27TH EDITION, v. N/A, p. 6-pg., . (17/16246-0, 19/20875-8, 17/12646-3, 15/11937-9)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MELO, Vinicius Teixeira de. Classificação multirrótulos de radiografias de tórax utilizando aprendizado de máquina profundo. 2021. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.