Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa. DISCENTE: FELIPE ROGERIO SILVA TELES DATA: 29/05/2025 HORA: 08:00 TÍTULO: Segmentação automática do Pâncreas em Tomografias Computadorizadas através de uma abordagem guiada por Atlas Probabilístico e Redes Neurais Convolucionais PALAVRAS-CHAVES: Segmentação automática, pâncreas PÁGINAS: 14 GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra ÁREA: Ciência da Computação RESUMO: Pancreas segmentation in abdominal computed tomography images
is challenging due to the organs variability in shape, size, and position in each
slice, thus making it difficult for the specialist to analyze. This work proposes an
automatic segmentation method based on a 2D Convolutional Neural Network
(CNN) approach, consisting of three steps: (1) filtering non pancreas slices
using a CNN, (2) region of interest detection via a probabilistic atlas, and (3)
final segmentation with U-Net++ with an EfficientNetB5 backbone. The method
achieves a mean Dice coefficient of 78.59% and Recall of 79.12%, with a lower
computational cost compared to 2.5 and 3D approaches. Thus, our results stand
out among state-of-the-art methods, providing a computationally efficient and
accurate solution for diagnosis and treatment planning. MEMBROS DA BANCA: Interno - 3056639 - DARLAN BRUNO PONTES QUINTANILHA Presidente - 048.393.983-80 - JOÃO OTÁVIO BANDEIRA DINIZ Interno - 444.610.973-15 - OMAR ANDRES CARMONA CORTES
