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Desenvolvimento de um software para auxiliar a detecção e classificação de assimetrias em imagens mamográficas digitais

Processo: 10/13909-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de março de 2011
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2013
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
Pesquisador responsável:Homero Schiabel
Beneficiário:Renan Caldeira Menechelli
Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Mamografia   Segmentação de imagens   Redes neurais (computação)

Resumo

O constante aumento do número de novos casos do câncer de mama vem despertando interesse na elaboração de módulos de esquemas CAD a fim de porporcionarem um diagnóstico de maior precisão. Entretanto, a maioria das pesquisas estão empenhadas em detectar ou classificar fatores primários presentes em imagens mamográficas como nódulos e microcalcificações. Áreas assimétricas são consideradas fatores secundários no diagnóstico do câncer de mama, apesar de poderem alertar para o surgimento não só desta, mas de outras doenças no futuro. Dessa forma, essa pesquisa tem por objetivo a implementação de um módulo de um esquema CAD capaz de auxiliar na detecção e classificação, conforme BI-RADSÒ, de regiões suspeitas de assimetrias de volume ou teciduais em imagens mamográficas digitalizadas, utilizando técnicas inteligentes e automáticas de processamento de imagens e redes neurais artificiais. Objetiva-se que o resultado do trabalho seja inserido como um dos módulos de um protótipo de esquema CAD em mamografia do grupo, a fim de ampliar o conjunto de informações a serem usadas na classificação de cada caso sob análise, visando ao aumento da precisão diagnóstica.

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Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MENECHELLI, Renan Caldeira. Caracterização de sinais secundários em imagens mamográficas por redes neurais artificiais para auxílio ao diagnóstico do câncer de mama. 2013. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos São Carlos.

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