DCCMAPI/CCET

Uma banca de PROPOSTA DE TESE/DISSERTAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PABLO DE ABREU VIEIRA
DATA: 23/09/2024
HORA: 09:00
LOCAL: meet.google.com/szd-wbnx-zxa
TÍTULO: Modelos Preditivos e Gerativos para Análise Automatizada de Radiografias da Coluna Lombo-Sacra e Pododáctilos
PALAVRAS-CHAVES: Raios-X, Coluna lombo-sacra, Pododáctilos, Aprendizado Profundo, Inteligência Artificial Generativa, Transformadores, Diagnóstico Auxiliado por Computador
PÁGINAS: 159
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Processamento Gráfico (Graphics)
RESUMO: A radiografia é uma ferramenta essencial na medicina moderna para a visualização interna do corpo humano. Essa técnica, amplamente utilizada para examinar condições médicas como patologias ósseas e doenças em tecidos moles, fornece imagens detalhadas com base na absorção diferencial dos raios-X por tecidos de diferentes densidades. No entanto, a análise de radiografias apresenta desafios significativos, como a identificação de anomalias sutis e a interpretação precisa das imagens, muitas vezes dificultada pela variabilidade dos exames e pela sobrecarga de trabalho dos radiologistas. Esta tese propõe uma abordagem inovadora para otimizar a triagem e a geração de laudos médicos a partir de radiografias, com foco nas radiografias da coluna lombo-sacra e dos pododáctilos. A metodologia desenvolvida combina técnicas de inteligência artificial preditiva e generativa para enfrentar os desafios associados à análise radiográfica. O objetivo principal é melhorar a eficiência na triagem de exames e a precisão dos laudos médicos, fornecendo uma segunda opinião detalhada e auxiliando no diagnóstico de patologias tanto na coluna lombo-sacra quanto nos pododáctilos. A pesquisa incluiu o desenvolvimento de modelos preditivos baseados em deep learning para triagem e filtragem de radiografias, visando identificar exames que requerem maior atenção e melhorar a eficiência do processo. Além disso, foram desenvolvidos modelos generativos para a geração automática de laudos médicos, complementando o trabalho dos radiologistas com diagnósticos e descrições detalhadas a partir das imagens analisadas. Os resultados obtidos na metodologia de classificação de patologias de lombo-sacra, utilizando a técnica de ensemble, demonstraram alta precisão, com valores de 0.941 (Acurácia), 0.874 ($kappa$), 0.983 (Precisão), 0.952 (F1-Score), 0.947 (AUC), 0.972 (Especificidade) e 0.983 (Sensibilidade). Já na geração automática de laudos para radiografias de lombo-sacra, as métricas alcançadas foram: 0.612 (BLEU-1), 0.552 (BLEU-2), 0.507 (BLEU-3), 0.470 (BLEU-4), 0.471 (METEOR) e 0.633 (ROUGE-L). Para os laudos gerados a partir de radiografias de pododáctilos, os resultados foram: 0.516 (BLEU-1), 0.432 (BLEU-2), 0.386 (BLEU-3), 0.370 (BLEU-4), 0.414 (METEOR) e 0.364 (ROUGE-L). Esses resultados destacam a eficácia do método desenvolvido, que demonstrou potencial para melhorar a precisão dos diagnósticos, otimizar o processo de triagem e oferecer uma solução prática e eficiente para a geração automática de laudos médicos, contribuindo significativamente para o avanço da prática clínica moderna.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 030.017.063-76 - ROMUERE RODRIGUES VELOSO E SILVA
Interno - 030.355.953-56 - ANTONIO OSEAS DE CARVALHO FILHO
Interno - 024.700.053-10 - FLÁVIO HENRIQUE DUARTE DE ARAÚJO
Externo à Instituição - ANDREA GOMES CAMPOS BIANCHI - UFOP
Externo à Instituição - FÁTIMA NELSIZEUMA SOMBRA DE MEDEIROS - UFC
Co-orientador externo à instituição - MANO JOSEPH MATHEW - NENHUMA