| Processo: | 21/05704-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2022 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Alexandre Xavier Falcão |
| Beneficiário: | Ilan Francisco da Silva |
| Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| 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): | Aprendizado computacional Aprendizagem profunda Processamento de imagens Radiômica Metodologia e técnicas de computação Tomografia computadorizada |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Altis | Aprendizado de Máquina | Deep Learning | Interface de visualização médica | Segmentação de pulmões e traqueia | Tomografia computadorizada | Processamento de Imagens Médicas |
Resumo O método ALTIS, desenvolvido pelo grupo de pesquisa, provê uma ferramenta rápida e acurada de segmentação automática dos pulmões e da traqueia em um exame de tomografia computadorizada do tórax. É, além disso, robusto, pois sua metodologia foi desenvolvida considerando possíveis anomalias que deformam os pulmões. Entretanto, o método falha em casos com alto grau de comprometimento da forma pulmonar ou na presença de estruturas, tais como tumores e consolidações, conexas à pleura. O presente trabalho visa explorar o aprendizado profundo de características radiômicas da imagem para aperfeiçoar o ALTIS e provê uma ferramenta baseada em algoritmos de busca em grafos para correção semi-automática de segmentações, também explorando as características aprendidas por aprendizado profundo. | |
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