PPGCC/CCET

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL MOREIRA PINTO
DATA: 10/06/2024
HORA: 10:00
LOCAL: Online
TÍTULO: Segmentação Automática de Endometriose Profunda em Imagens de Ressonância Magnética Baseada em Aprendizado Profundo
PALAVRAS-CHAVES: ---
PÁGINAS: 12
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: A endometriose profunda ´e a doenc¸a caracterizada pela presenc¸a do endom´etrio fora da cavidade uterina, causando agudo desconforto para as pessoas afetadas. M´etodos n˜ao invasivos baseados em imagem para a aferic¸ ˜ao do grau de evoluc¸ ˜ao da doenc¸a s˜ao eficazes mas custosos em tempo dos especialistas. Este trabalho prop˜oe um m´etodo autom´atico de segmentac¸ ˜ao de les˜oes de endometriose em imagens de ressonˆancia magn´etica utilizando uma Swin- Unet. O m´etodo alcanc¸ou uma precis˜ao de 45, 6%, sensibilidade 61, 9%, dice de 47, 7% e jaccard de 36, 2%. Foi segmentada com boa qualidade ao menos uma imagem por paciente em 17 dos 18 pacientes utilizados para teste.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 407686 - ANSELMO CARDOSO DE PAIVA
Presidente - 1225010 - ARISTOFANES CORREA SILVA
Interno - 3056639 - DARLAN BRUNO PONTES QUINTANILHA