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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18785| Title: | Redes neurais convolucionais para segmentação de tumores cerebrais em imagens de ressonância magnética. |
| Other Titles: | Convolutional neural networks for targeting brain tumors on magnetic resonance images. |
| ???metadata.dc.creator???: | MAIOR NETO, Luis Alberto Souto. |
| ???metadata.dc.contributor.advisor1???: | VELOSO, Luciana Ribeiro. |
| ???metadata.dc.contributor.referee1???: | GURJÃO, Edmar Candeia. |
| Keywords: | Redes neurais convolucionais;Segmentação de tumores cerebrais;Tumores cerebrais;Ressonância magnética;Imagem médica;Processamento digital de imagem;Engenharia biomédica;Câncer cerebral;Diagnose assistida por computador;Convolutional neural networks;Targeting brain tumors;Brain tumors;MRI;Medical image;Digital image processing;Biomedical engineering;Brain cancer;Computer-assisted diagnosis |
| Issue Date: | Apr-2017 |
| Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
| Citation: | MAIOR NETO, Luis Alberto Souto. Redes neurais convolucionais para segmentação de tumores cerebrais em imagens de ressonância magnética. 2017. 84f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Monografia), Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2017. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18785 |
| ???metadata.dc.description.resumo???: | Câncer cerebral é um dos tipos de câncer com maior taxa de mortalidade na atualidade, e uma das suas formas mais comuns são os gliomas. Gliomas são facilmente observáveis em imagens de ressonância magnética (MRI), porém a sua medição e avaliação é uma atividade complexa e demorada graças à grande quantidade e variedade de dados de imagens médicas que um profissional deve lidar. Este fato torna a análise a partir de imagens médicas uma tarefa árdua e susceptível a grande taxa de erro inter- e intra-operador. Para resolver estes problemas, técnicas de diagnose assistida por computador (CAD) foram desenvolvidas. Neste trabalho, todos estes conceitos são abordados de forma minuciosa e metodologias e arquiteturas baseadas em redes neurais convolucionais profundas são propostas para resolver o problema de segmentação de tumores cerebrais em imagens de MRI. Os resultados obtidos indicam uma taxa de acerto Dice score de 88% para segmentação destes tipos de anomalias no banco de dados BRATS 2016. |
| Abstract: | Cerebral cancer is one of the cancer types with bigger mortality rates in the present days. The most common form of brain cancer is the glioma, which is easily visualized in magnetic resonance images. However, the measurement and evaluation of gliomas is complex and time-consuming due to the great variety and number of medical image data the medical professional has to deal with day-to-day. This increases intra- and inter-operator error variability, making it necessary to develop computer assisted diagnosis (CAD) tools to overcome such problems. In this work, these concepts are approached thoroughly in order to propose and present a method for segmentation of brain tumours on MRI images. The proposed method achieved a Dice score of 88% for anomaly segmentation, evaluated on the BRATS 2016 database. |
| Keywords: | Redes neurais convolucionais Segmentação de tumores cerebrais Tumores cerebrais Ressonância magnética Imagem médica Processamento digital de imagem Engenharia biomédica Câncer cerebral Diagnose assistida por computador Convolutional neural networks Targeting brain tumors Brain tumors MRI Medical image Digital image processing Biomedical engineering Brain cancer Computer-assisted diagnosis |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | Engenharia Elétrica. |
| URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18785 |
| Appears in Collections: | Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica - CEEI - Monografias |
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| LUIS ALBERTO SOUTO MAIOR NETO - TCC ENG. ELÉTRICA 2017.pdf | Luis Alberto Souto Maior Neto - TCC Eng. elétrica 2017. | 3.87 MB | Adobe PDF | View/Open |
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