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Título: UMA ARQUITETURA DE SOFTWARE PARA APOIO AO DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS DE DIAGNÓSTICO MÉDICOS POR IMAGEM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RICARDO ALMEIDA VENIERIS

Colaborador(es):  CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA - Orientador
Número do Conteúdo: 34650
Catalogação:  02/08/2018 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34650@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34650@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34650

Resumo:
O apoio diagnóstico de exames médicos por imagem utilizando técnicas de Inteligência Artificial tem sido amplamente discutido e pesquisado academicamente. Diversas técnicas computacionais para segmentação e classificação de tais imagens são continuamente criadas, testadas e aperfeiçoadas. Destes estudos emergem sistemas com alto grau de especialização que se utilizam de técnicas de visão computacional e aprendizagem de máquina para segmentar e classificar imagens de exames utilizando conhecimento adquirido através de grandes coleções de exames devidamente laudados. No domínio médico há ainda a dificuldade de se conseguir bases de dados qualificada para realização da extração de conhecimento pelos sistemas de aprendizagem de máquina. Neste trabalho propomos a construção de uma arquitetura de software que suporte o desenvolvimento de sistemas de apoio diagnóstico que possibilite: (i) a utilização em múltiplos tipos exames, (ii) que consiga segmentar e classificar, (iii) utilizando não só de estratégias padrão de aprendizado de máquina como, (iv) o conhecimento do domínio médico disponível. A motivação é facilitar a tarefa de geração de classificadores que possibilite, além de buscar marcadores patológicos específicos, ser aplicado em objetivos diversos da atividade médica, como o diagnóstico pontual, triagem e priorização do atendimento.

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