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TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
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Título: DC-UNET FOR WHITE MATTER LESIONS SEGMENTATION
Autor(es): SUEMY INAGAKI PINHEIRO FAGUNDES
Colaborador(es): MARCELO GATTASS - Orientador
LUIZ FERNANDO TRINDADE SANTOS - Coorientador
Catalogação: 14/NOV/2023 Língua(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
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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
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.64865
Resumo:
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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