Design de uma metodologia para o processamento de imagens mamográficas baseadas em técnicas de aprendizagem profunda


abstrato

A aprendizagem é um subcampo dentro da aprendizagem da máquina que usa diferentes algoritmos de aprendizagem automáticos para modelar abstrações de alto nível em dados usando arquiteturas hierárquicas, conhecidas como redes neurais profundas (DNNS). Entre os vários algoritmos que podem ser encontrados, existem algumas redes neuronais complicadas (CNNS), auto-codificadores e redes recorrentes (RNNS), que podem ser de grande ajuda ao analisar imagens médicas. O grande potencial que eles têm essas técnicas para a análise da imagem médica reside a sua velocidade e eficiência, uma vez que tenham uma grande quantidade de dados. Seu uso pode ser aplicado a tarefas tão diversas quanto a detecção e segmentação de tumores, bem como seu monitoramento e controle; A visualização e quantificação do fluxo sanguíneo, ou para a criação de sistemas de ajuda para interpretação de resultados médicos. Portanto, é lógico pensar que no futuro eles serão técnicas cada vez mais usadas, tornando-se muitas dessas tarefas algo típico de um computador. Os objetivos deste trabalho final são os seguintes: – a introdução à aprendizagem profunda e dos diferentes algoritmos que são usados atualmente, destacando suas vantagens e desvantagens. – Revise o estado da arte das técnicas de aprendizagem profundas utilizadas para a análise de imagens médicas, bem como a identificação dos domínios médicos em que esses algoritmos podem ser úteis. – A identificação de algoritmos de aprendizagem profundos que podem ser usados na análise de imagens mamográficas. – O design de uma metodologia específica para o processamento de imagens mamográficas usando as técnicas mencionadas. Para isso, um grande estudo do estado da arte dos vários algoritmos de aprendizado profundo e seus usos na análise da imagem médica será realizado. Você também trabalhará em familiarização com alguns dos algoritmos mais diretamente relacionados à segmentação de imagem, devido à sua aplicabilidade à detecção de massa e microcalcificações em mamografia digital, que será de importância vital na metodologia projetada. Para isso, diferentes fontes bibliográficas de referência serão usadas. Para terminar, com este projeto que você deseja salientar os vários aplicativos que têm algoritmos de aprendizagem profundos em medicina, e destaque como seu uso ajudará os médicos tomarem melhores decisões, além de melhorar os resultados médicos em termos de tempo e de eficiência.

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