PPGTIGSAU - Dissertações

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Um modelo baseado em redes neurais convolucionais para predição de malignidade de nódulos pulmonares a partir de imagens pré-processadas em MIP
(Wagner Wessfll, 2021) Wunderlich, Ricardo; Becker, Carla Diniz Lopes; Alva, Thatiane Alves Pianoschi
A Inteligência Artificial, mais precisamente o Deep Learning e as redes neurais convolucionais, estão sendo utilizadas para a detecção de nódulos pulmonares e outras doenças em exames de Raios X e principalmente Tomografia computadorizada. O presente trabalho teve como objetivo propor uma metodologia para predição de malignidade em nódulos pulmonares pré-processados em imagens em MIP, utilizando redes neurais convolucionais, em exames de tomografia computadorizada. As imagens oriundas do dataset LIDC-IDRI foram pré processadas em padrão MIP (máxima intensidade de projeção), manualmente em estação de trabalho, GE ADW 4.1utilizando a ferramenta de reformatação multiplanar. Tanto as imagens dos nódulos, no plano axial, como as imagens reformatadas em MIP foram utilizadas para treinamento e testes na rede neural convolucional ResNet-50, o treinamento foi supervisionado, foi utilizado o método de validação cruzada. O uso de imagens no padrão MIP, fornece informações suficientes para o treinamento de redes neurais, mas perde desempenho em relação as axiais, detectando características de borda. O valor de AUC médio para os 5 folds foi de 0,79 no MIP e de 0,74 no uso do MIP+axial e de 0,95 no axial.