{"id":2282,"date":"2024-11-14T08:48:56","date_gmt":"2024-11-14T11:48:56","guid":{"rendered":"https:\/\/web.inf.ufpr.br\/dinf\/?p=2282"},"modified":"2024-11-14T08:48:57","modified_gmt":"2024-11-14T11:48:57","slug":"tese-defendida-no-dinf-aborda-uso-de-computacao-em-diagnosticos-medicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/web.inf.ufpr.br\/dinf\/?p=2282","title":{"rendered":"Tese defendida no Dinf aborda uso de computa\u00e7\u00e3o em diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos"},"content":{"rendered":"\n

Pesquisa de Bruno Krinski analisa avan\u00e7os na segmenta\u00e7\u00e3o de tomografias pulmonares em diagn\u00f3sticos de Covid-19<\/em><\/p>\n\n\n\n

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A pandemia de COVID-19 trouxe \u00e0 tona a necessidade urgente de diagn\u00f3sticos r\u00e1pidos e precisos, sendo uma possibilidade o diagn\u00f3stico baseado no exame de tomografias computadorizadas dos pulm\u00f5es. Com a evolu\u00e7\u00e3o da pandemia e meios de diagn\u00f3stico dispon\u00edveis, o foco da an\u00e1lise de imagens mudou do diagn\u00f3stico para a an\u00e1lise e acompanhamento de les\u00f5es pulmonares. A tese de doutorado defendida pelo pesquisador Bruno Krinski junto ao Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Inform\u00e1tica (PPFInf), do Departamento de Inform\u00e1tica (Dinf) da UFPR, busca colaborar com o aprimoramento deste cen\u00e1rio, propondo uma t\u00e9cnica inovadora de aumento de dados que promete melhorar a segmenta\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica das imagens m\u00e9dicas.<\/p>\n\n\n\n

Intitulada Improving Data Augmentation Applied to the COVID-19 Lung CT Segmentation with a Novel Technique Based on Visual Salience, a tese foi orientada pelo pesquisador do Dinf, Eduardo Todt. Segundo o orientador, \u201ca pesquisa do Bruno est\u00e1 no n\u00edvel do estado da arte internacional na tecnologia de Intelig\u00eancia Artificial, superando trabalhos publicados na mesma \u00e1rea. Isto mostra a viabilidade de nos dedicarmos com \u00eaxito a temas avan\u00e7ados que resultem em alto retorno financeiro e social para o pa\u00eds\u201d. A banca da defesa, realizada no dia 21 de outubro, foi composta pelos professores Renato Tin\u00f3s, da USP, S\u00edlvia Silva da Costa Botelho, da FURG, e Eduardo Jaques Spinosa, da UFPR.<\/p>\n\n\n\n

A pesquisa de Bruno \u00e9 dividida em tr\u00eas fases, que buscam contribuir para o desenvolvimento de t\u00e9cnicas focadas na melhoria da segmenta\u00e7\u00e3o da sem\u00e2ntica nas tomografias. A primeira fase \u00e9 a de avalia\u00e7\u00e3o das redes de segmenta\u00e7\u00e3o. Neste momento, o pesquisador avaliou 120 redes, combinando 20 codificadores com 6 decodificadores em cinco conjuntos de dados. Os resultados desta etapa apontam uma necessidade cr\u00edtica por t\u00e9cnicas eficazes de aumento de dados, devido \u00e0 escassez de amostras dispon\u00edveis para treinamento.<\/p>\n\n\n\n

Na segunda fase, Bruno avalia vinte t\u00e9cnicas de aumento de dados, cada uma com dez probabilidades diferentes. Para a avalia\u00e7\u00e3o foram aplicadas as t\u00e9cnicas separadamente e em um conjunto unificado. As t\u00e9cnicas mostraram melhor desempenho quando aplicadas em um conjunto unificado, mas os resultados variaram entre os conjuntos de dados, indicando a necessidade de abordagens mais espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n

Por fim, a terceira fase foi a de desenvolvimento de uma nova t\u00e9cnica, baseada em sali\u00eancia visual. Na pesquisa, Bruno prop\u00f5e uma nova t\u00e9cnica que utiliza uma Rede Adversarial Generativa (GAN) para gerar tomografias CT saud\u00e1veis e combin\u00e1-las com les\u00f5es COVID-19 rotuladas. Essa abordagem n\u00e3o apenas aumenta o n\u00famero de amostras dispon\u00edveis para treinamento, mas tamb\u00e9m melhora a qualidade da segmenta\u00e7\u00e3o ao focar nas caracter\u00edsticas mais relevantes das imagens.<\/p>\n\n\n\n

Com ampla contribui\u00e7\u00e3o para o campo da medicina diagn\u00f3stica, a pesquisa de Bruno, ao melhorar a segmenta\u00e7\u00e3o das les\u00f5es em tomografias pulmonares, pode acelerar o diagn\u00f3stico e aliviar a carga sobre os profissionais da sa\u00fade encarregados de analisar as imagens. Al\u00e9m disso, ela abre caminho para futuras pesquisas em aprendizado profundo aplicado \u00e0 imagens m\u00e9dicas, possibilitando diagn\u00f3sticos mais precisos e eficientes em outras especialidades da medicina tamb\u00e9m.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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