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Análise e refinamento de métodos de aprendizado de máquina para a morfometria de vasos sanguíneos

Processo: 21/12354-8
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2022 - 31 de janeiro de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Valor Concedido/Desembolsado (R$): 114.264,46 / 85.637,26
Pesquisador responsável:Cesar Henrique Comin
Beneficiário:Cesar Henrique Comin
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Redes neurais (computação)  Aprendizado computacional  Visão computacional  Segmentação de imagens  Vasos sanguíneos  Morfometria 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Morfometria | Redes neurais | segmentação de imagens | vasos sanguíneos | Visão Computacional

Resumo

O sistema vascular possui enorme importância para o correto funcionamento dos mais diversos tipos de tecidos animais. Através da propagação de nutrientes, oxigênio e células sanguíneas, o sistema vascular atua no combate às doenças e inflamações, na homeostase de organismos e em diversos outros processos fisiológicos. Como consequência, a caracterização de vasos sanguíneos possui fundamental importância no diagnóstico de doenças e também para diversas pesquisas de fronteira em biologia. Um aspecto usualmente estudado é a morfometria de vasos sanguíneos, que envolve a definição de propriedades para caracterizar a forma e conectividade da vascularização de tecidos. Dada a grande quantidade de vasos sanguíneos presentes em tecidos celulares, a análise sistemática da morfometria requer a aplicação de metodologias computacionais automatizadas ou semi-automatizadas para o processamento de imagens adquiridas através de diferentes modalidades de imageamento. Neste projeto, serão realizados quatro principais estudos relacionados com diferentes aspectos do processo computacional necessário para a identificação e caracterização de vasos sanguíneos: i) desenvolvimento de técnicas para a interpretação e aprimoramento de Redes Neurais Convolucionais utilizadas na segmentação de vasos sanguíneos; ii) estudo da influência de erros de segmentação na morfometria de vasos sanguíneos; iii) geração de redes vasculares artificiais realísticas para o treinamento de algoritmos de Aprendizado de Máquina e iv) caracterização e correção da topologia de grafos de vascularização utilizando Redes Convolucionais de Grafos. As metodologias desenvolvidas serão utilizadas para o estudo do crescimento e atuação da barreira hematoencefálica de camundongos. (AU)

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