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Desenvolvimento de método de acesso métrico com calibração de distância perceptual para consultas por similaridade de imagens médicas

Processo: 21/00366-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de junho de 2021
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Agma Juci Machado Traina
Beneficiário:Renato Gomes Marcacini
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM
Assunto(s):Consultas por similaridade   Recuperação de imagens   Diagnóstico clínico   Bases de dados   Mineração de dados   Sistemas de computação

Resumo

Indexar e recuperar informações organizadas em bases de dados, de modo eficiente e preciso para responder às consultas solicitadas pelos usuários, são pilares do processo de engenharia e ciência de dados. Os sistemas computacionais atuais precisam manipular dados complexos (imagens, textos longos, vídeos, séries temporais, entre outros tipos de dados), que demandam tratamento diferenciado e customizado para cada tipo de dado específico. Esse tipo de tratamento demanda extrair a essência (características) desses dados e usualmente efetuar consultas por similaridade sobre tais características, em vez de usar o dado complexo em si. O processamento de consultas por similaridade utiliza funções de distância (ou de dissimilaridade) para indicar a proximidade entre as características extraídas dos dados. Os Métodos de Acesso Métrico (MAMs) foram desenvolvidos como ferramentas fundamentais para processar consultas por similaridade de modo eficiente. Porém, em muitos casos o uso de funções de distância tradicionais falha em oferecer respostas compatíveis com a percepção de distância dos usuários. Esse projeto de pesquisa em nível de Mestrado visa desenvolver mecanismos para tratar esse problema, desenvolvendo um método de acesso métrico que permita incluir a percepção de distância do usuário para o processamento de consultas. Deve-se, para isso, utilizar recursos de Realimentação de Relevância, visando capturar a percepção do usuário com relação à semelhança entre imagens. Utilizando esse conhecimento ofertado por usuários experientes, pode-se utilizar mecanismos para o treinamento de novos usuários profissionais para a área, trazendo benefícios para a área de análise de imagens médicas. (AU)

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