Título
[en] DC-UNET FOR WHITE MATTER LESIONS SEGMENTATION
Título
[pt] DC-UNET PARA SEGMENTAÇÃO DE LESÕES DE SUBSTÂNCIA BRANCA
Autor
[pt] SUEMY INAGAKI PINHEIRO FAGUNDES
Vocabulário
[pt] DC-UNET
Vocabulário
[pt] SUBSTANCIA BRANCA DO CEREBRO
Vocabulário
[pt] LESAO NO CEREBRO
Vocabulário
[pt] SEGMENTACAO DE IMAGEM MEDICA
Vocabulário
[en] DC-UNET
Vocabulário
[en] BRAIN WHITE MATTER
Vocabulário
[en] BRAIN LESION
Vocabulário
[en] MEDICAL IMAGE SEGMENTATION
Resumo
[pt] 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.
Resumo
[en] Analysis and segmentation techniques of magnetic resonance images of
the brain have been widely explored. Manual interpretation of the brain image
is quite time-consuming and directly depends on the operator’s assessment.
Thus, some automations were previously proposed, but recently, the study
of automation using Deep Learning has gained prominence. In this context,
we propose a model of neural networks with DC-UNet architecture for the
segmentation of lesions in white matter in brain images.
Orientador(es)
MARCELO GATTASS
Coorientador(es)
LUIZ FERNANDO TRINDADE SANTOS
Catalogação
2023-11-14
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
INGLÊS
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
Arquivos do conteúdo
NA ÍNTEGRA PDF