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Algoritmos genéticos e redes neurais convolucionais para auxílio ao diagnóstico de fraturas vertebrais por compressão

Processo: 19/01219-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2019
Vigência (Término): 31 de março de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Renato Tinós
Beneficiário:Rafael Silva Del Lama
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Inteligência computacional   Algoritmos genéticos   Redes neurais (computação)   Redes neurais convolucionais   Diagnóstico por imagem   Inteligência artificial   Aprendizado computacional

Resumo

Fratura Vertebral por Compressão (FVC) ocorre quando o corpo vertebral é colapsado. FVCs podem ser causadas por trauma (benignas) ou por tumores (malignas), sendo que a investigação da etiologia de uma FVC é essencial para a determinação do tratamento do paciente. Neste trabalho, imagens de vértebras obtidas por Ressonância Magnética serão classificadas utilizando-se métodos de Aprendizado de Máquina. Atualmente, tem havido um grande interesse em utilizar Redes Neurais Convolucionais para a classificação de imagens médicas. Entretanto, tais redes geralmente exigem grandes bases de dados que muitas vezes não são disponíveis em aplicações médicas. Além disso, geralmente, tais redes não utilizam informações clínicas adicionais que podem ser importantes para a classificação. Neste mestrado, diferentes características serão utilizadas para a classificação. A classificação será feita por uma Rede Neural Artificial, que terá como entradas características extraídas de três diferentes fontes: i) de camadas intermediárias de Redes Neurais Convolucionais; ii) do pré-processamento de imagens; iii) de informações clínicas adicionais. Devido ao grande número de características disponíveis um Algoritmo Genético será utilizado para seleção de características. (AU)