Bolsa 12/24006-5 - Mamografia, Diagnóstico por imagem - BV FAPESP
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Caracterização de nódulos mamários em imagens digitais de ultrassonografia, elastografia e mamografia utilizando técnicas inteligentes

Processo: 12/24006-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2013
Data de Término da vigência: 01 de agosto de 2017
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica - Bioengenharia
Pesquisador responsável:Homero Schiabel
Beneficiário:Karem Daiane Marcomini
Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):15/17302-5 - Criação de uma base de imagens contendo exames de mamografia, ultrassom e elastografia para segmentação de achados suspeitos, BE.EP.DR
Assunto(s):Mamografia   Diagnóstico por imagem   Técnicas de imagem por elasticidade   Ultrassonografia   Processamento de imagens
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Classificação | Elastografia | Mamografia | Processamento de imagens | segmentação | Ultrassonografia | Processamento de Imagens

Resumo

Com o objetivo de tentar combater o agravo clínico do câncer de mama e auxiliar em sua detecção precoce, muitos procedimentos de diagnóstico por imagem vêm sendo desenvolvidos ou passando por melhorias quanto à qualidade, tanto da imagem quanto do equipamento. Em conjunto com os exames clínicos e de imagem, módulos de esquemas CADx (de Computer aided diagnosis) mamográficos têm sido propostos com o intuito de oferecer apoio ao diagnóstico, tornando-o mais preciso. Dentre as técnicas de triagem disponíveis, a mamografia por raios X apresenta-se como dominante na avaliação de anormalidades da mama. A ultrassonografia aparece logo em seguida, como principal método adjunto. Buscando reduzir de modo mais significativo o número de biópsias desnecessárias, a elastografia aparece como um novo meio de obtenção de imagens, visando aumentar a precisão interpretativa de um achado mamográfico. Assim, como parte de uma pesquisa maior, para compor um esquema CADx que englobe as mais recentes técnicas para aquisição e interpretação da imagem da mama, o presente projeto tem por alvo promover a detecção, e posterior classificação de achados suspeitos, mas considerando uma abordagem comparativa de aquisição de imagens por raios X, ultrassom e elastrografia. O intuito é estabelecer um modelo de processamento e classificação de lesões detectadas, que seja otimizado em função das melhores características presentes em imagens digitais produzidas pelos três tipos de tecnologia. O modelo deverá tomar por base a utilização de técnicas automatizadas de processamento e investigar algoritmos de inteligência artificial para selecionar o mais eficiente na caracterização das lesões em função do conjunto de imagens de cada caso.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FLEURY, EDUARDO; MARCOMINI, KAREM. Performance of machine learning software to classify breast lesions using BI-RADS radiomic features on ultrasound images. EUROPEAN RADIOLOGY EXPERIMENTAL, v. 3, n. 1, p. 8-pg., . (12/24006-5)
MARCOMINI, KAREM D.; FLEURY, EDUARDO F. C.; OLIVEIRA, VILMAR M.; CARNEIRO, ANTONIO A. O.; SCHIABEL, HOMERO; NISHIKAWA, ROBERT M.; ARMATO, SG; PETRICK, NA. Agreement between a computer-assisted tool and radiologists to classify lesions in breast elastography images. MEDICAL IMAGING 2017: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS, v. 10134, p. 8-pg., . (12/24006-5, 15/17302-5)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MARCOMINI, Karem Daiane. Caracterização de lesões em imagens digitais de ultrassonografia e elastografia da mama utilizando técnicas inteligentes. 2017. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD) São Carlos.

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