Estudo de modelo de U-net bidimensional para realizar segmentação automatizada de corpos vertebrais fraturados em exames de ressonância magnética
Year: 2022
Type: dissertation
Abstract: A ocorrência e diagnóstico de fraturas vertebrais muitas vezes podem ser subnotificados, seja por falta de sintomas ou profissionais disponíveis. Dado isso surge a opção de inclusão de sistemas de auxílio a diagnóstico através da implementação de algoritmos de aprendizado de máquina para atuarem como segunda opinião e permitindo um melhor diagnóstico, reduzindo também o desgaste do profissional. Para o desenvolvimento deste projeto, foi estudado o framework U-net para realização automatizada de segmentação de corpos vertebrais fraturados de exames de ressonância magnética provenientes de pacientes ( 36 homens e 55 mulheres, com idade média de 64.24 ± 11.75 anos) atendidos pelo HCMFRP-USP. Utilizou-se do ambiente Jupyter e técnicas de aumento de base para o treino de modelos que depois tiveram suas performances generalizadas, obtendo uma performance de até 0.89 para o coeficiente de Jaccard e 0.99 para o coeficiente de Dice na etapa de treinamento e validação; e 0,74 e 0,62 respectivamente para os coeficientes de Jaccard e Dice na etapa de teste independente
DOI: 10.11606/003168859
Author: Mariana Aya Suzuki Uchida
Language: Portuguese
Topic: Medical Imaging and Analysis
Subfield: Biomedical Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: gold
OpenAlex ID: W7203834985