| Título: | DC-UNET FOR WHITE MATTER LESIONS SEGMENTATION | ||||||||||||
| Autor(es): |
SUEMY INAGAKI PINHEIRO FAGUNDES |
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| Colaborador(es): |
MARCELO GATTASS - Orientador LUIZ FERNANDO TRINDADE SANTOS - Coorientador |
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| Catalogação: | 14/NOV/2023 | Língua(s): | ENGLISH - UNITED STATES |
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| Tipo: | TEXT | Subtipo: | SENIOR PROJECT | ||||||||||
| Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=64865@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=64865@2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64865 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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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.
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