Banca de DEFESA: GIOVANNI LUCCA FRANÇA DA SILVA
2017-01-17 12:38:15.413
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GIOVANNI LUCCA FRANÇA DA SILVA
DATA: 31/01/2017
HORA: 09:00
LOCAL: Auditório do NCA
TÍTULO: Diagnostico de nódulos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada usando redes neurais convolucionais evolutivas
PALAVRAS-CHAVES: Imagens m´edicas, cancer pulmonar, aprendizagem profunda, rede neural
convolucional, algoritmo gen´etico.
PÁGINAS: 72
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: O cancer de pulmao ´e a maior causa de morte por cancer em todo mundo, representando
mais de 17% do total de mortes relacionadas com cancer. No entanto, sua detec¸cao precoce
podeajudaremumaquedaacentuadanestataxademortalidade.Devidoao´arduoprocesso
naan´alisedosexamesporimagens,alternativascomosistemascomputacionaisqueutilizam
t´ecnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padroes tem sido amplamente
desenvolvidoseexploradosparaodiagn´osticoprecocedestadoen¸ca,provendoumasegunda
opiniaoparaoespecialistaetornandoesseprocessomaisr´apido.Diantedisso,estetrabalho
propoe uma metodologia para o diagn´ostico de n´odulos pulmonares baseado nas fatias
usando as redes neurais convolucionais evolutivas por meio de imagens de tomografia
computadorizada. Primeiramente, os n´odulos sao divididos em duas sub-regioes utilizando
o algoritmo de Otsu baseado no algoritmo de otimiza¸cao por enxame de part´ıculas. Em
seguida, as fatias dos n´odulos e as fatias das suas sub-regioes foram redimensionadas
para a dimensao 28 x 28 e dadas como entrada simultaneamente `as redes. A arquitetura
do modelo foi composta por tres redes neurais convolucionais compartilhando a mesma
camada completamente conectada no final. Tratando-se de um modelo parametrizado,
o algoritmo gen´etico foi aplicado para otimiza¸cao de alguns parametros, tais como a
quantidade de filtros nas camadas de convolu¸cao e a quantidade de neuronios na camada
oculta. A metodologia proposta foi testada na base de imagens Lung Image Database
Consortium e a Image Database Resource Initiative, resultando em uma sensibilidade de
94,66%, especifidade de 95,14%, acur´acia de 94,78% e ´area sob a curva ROC de 0,949.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 407686 - ANSELMO CARDOSO DE PAIVA
Presidente - 1225010 - ARISTOFANES CORREA SILVA
Externo à Instituição - CRISTINA NADER VASCONCELOS - UFF
Interno - 2582240 - GERALDO BRAZ JUNIOR