Banca de QUALIFICAÇÃO: MARCUS VINICIUS SILVA LIMA DE OLIVEIRA
2025-05-13 08:33:24.1
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa. DISCENTE: MARCUS VINICIUS SILVA LIMA DE OLIVEIRA DATA: 28/05/2025 HORA: 11:00 LOCAL: Auditório do NCA TÍTULO: Dual-Scale SE UNet: Uma Rede Neural Convolucional Aprimorada com SE Blocks para Segmentação Renal em Imagens de TC PALAVRAS-CHAVES: Cancer Renal, Aprendizado Profundo, U-Net, Atenção, Dual-Scale SE, PÁGINAS: 15 GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra ÁREA: Ciência da Computação SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação ESPECIALIDADE: Processamento Gráfico (Graphics) RESUMO: O câncer renal é uma das neoplasias mais comuns do trato geniturinário, e a segmentação manual de imagens de TC é um processo demorado e suscetível a erros, devido à complexidade anatômica e à fadiga dos profissionais. Trabalhos recentes utilizando deep learning têm alcançado resultados promissores na automação desta tarefa. Este trabalho visa desenvolver e avaliar uma rede neural para segmentação de imagens de tomografia computadorizada, identificando rins e tumores. Propomos a substituição das camadas convolucionais da U-Net por blocos Dual-Scale SE, que combinam extração de características em múltiplas escalas com mecanismos de atenção, para aprimorar a precisão da segmentação. A metodologia proposta obteve 0,93 de IoU para rins e 0,88 para tumores, além de um coeficiente Dice de 0,95 e 0,88, respectivamente, demonstrando eficácia superior à U-Net padrão e potencial para auxiliar no diagnóstico precoce do câncer renal. MEMBROS DA BANCA: Presidente - 2582240 - GERALDO BRAZ JUNIOR Interno - 3056639 - DARLAN BRUNO PONTES QUINTANILHA Interno - 2663672 - JOAO DALLYSON SOUSA DE ALMEIDA
