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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, cˆancer pulmonar, aprendizagem profunda, rede neural convolucional, algoritmo gen´etico.
PÁGINAS: 72
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: O cˆancer de pulm˜ao ´e a maior causa de morte por cˆancer em todo mundo, representando mais de 17% do total de mortes relacionadas com cˆancer. No entanto, sua detec¸c˜ao precoce podeajudaremumaquedaacentuadanestataxademortalidade.Devidoao´arduoprocesso naan´alisedosexamesporimagens,alternativascomosistemascomputacionaisqueutilizam t´ecnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padr˜oes tˆem sido amplamente desenvolvidoseexploradosparaodiagn´osticoprecocedestadoen¸ca,provendoumasegunda opini˜aoparaoespecialistaetornandoesseprocessomaisr´apido.Diantedisso,estetrabalho prop˜oe 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 s˜ao divididos em duas sub-regi˜oes utilizando o algoritmo de Otsu baseado no algoritmo de otimiza¸c˜ao por enxame de part´ıculas. Em seguida, as fatias dos n´odulos e as fatias das suas sub-regi˜oes foram redimensionadas para a dimens˜ao 28 x 28 e dadas como entrada simultaneamente `as redes. A arquitetura do modelo foi composta por trˆes 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¸c˜ao de alguns parˆametros, tais como a quantidade de filtros nas camadas de convolu¸c˜ao e a quantidade de neurˆonios 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

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