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Título: AVALIAÇÃO DE AUMENTO DE DADOS VIA GERAÇÃO DE IMAGENS SINTÉTICAS PARA SEGMENTAÇÃO E DETECÇÃO DE PÓLIPOS EM IMAGENS DE COLONOSCOPIA UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): VICTOR DE ALMEIDA THOMAZ

Colaborador(es):  ALBERTO BARBOSA RAPOSO - Orientador
Número do Conteúdo: 49078
Catalogação:  17/08/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49078@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49078@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49078

Resumo:
O câncer de cólon é atualmente a segunda principal causa de morte por câncer no mundo. Nos últimos anos houve um aumento do interesse em pesquisas voltadas para o desenvolvimento de métodos automáticos para detecção de pólipos e os resultados mais relevantes foram alcançados por meio de técnicas de aprendizado profundo. No entanto, o desempenho destas abordagens está fortemente associado ao uso de grandes e variados conjuntos de dados. Amostras de imagens de colonoscopia estão disponíveis publicamente, porém a quantidade e a variação limitada podem ser insuficientes para um treinamento bem-sucedido. O trabalho de pesquisa desta tese propõe uma estratégia para aumentar a quantidade e variação de imagens de colonoscopia, melhorando os resultados de segmentação e detecção de pólipos. Diferentemente de outros trabalhos encontrados na literatura que fazem uso de abordagens tradicionais de aumento de dados (data augmentation) e da combinação de imagens de outras modalidades de exame, esta metodologia enfatiza a criação de novas amostras inserindo pólipos em imagens de colonoscopia publicamente disponíveis. A estratégia de inserção faz uso de pólipos gerados sinteticamente e também de pólipos reais, além de aplicar técnicas de processamento para preservar o aspecto realista das imagens, ao mesmo tempo em que cria automaticamente amostras mais diversas com seus rótulos apropriados para fins de treinamento. As redes neurais convolucionais treinadas com estes conjuntos de dados aprimorados apresentaram resultados promissores no contexto de segmentação e detecção. As melhorias obtidas indicam que a implementação de novos métodos para aprimoramento automático de amostras em conjuntos de imagens médicas tem potencial de afetar positivamente o treinamento de redes convolucionais.

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