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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DC-UNET PARA SEGMENTAÇÃO DE LESÕES DE SUBSTÂNCIA BRANCA Autor: SUEMY INAGAKI PINHEIRO FAGUNDES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCELO GATTASS - ORIENTADOR
LUIZ FERNANDO TRINDADE SANTOS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 64865
Catalogação: 14/11/2023 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
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=64865@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64865@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64865
Resumo:
Título: DC-UNET PARA SEGMENTAÇÃO DE LESÕES DE SUBSTÂNCIA BRANCA Autor: SUEMY INAGAKI PINHEIRO FAGUNDES
LUIZ FERNANDO TRINDADE SANTOS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 64865
Catalogação: 14/11/2023 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
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=64865@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=64865@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64865
Resumo:
Técnicas de análise e de segmentação de imagens de ressonância magnética de cérebros vêm sendo amplamente exploradas. A interpretação manual da
imagem do cérebro é bastante trabalhosa e depende diretamente da avaliação
do operador. Assim, algumas automatizações foram propostas previamente,
mas, recentemente, o estudo da automatização usando Deep Learning tem ganhado destaque. Nesse contexto, propomos um modelo de redes neurais com
arquitetura DC-UNet para a segmentação lesões na substância branca em imagens do cérebro.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |