Dissertação
Diagnosis and Detection of Breast Cancer using Deep Multiple Instance Learning EVALUATED
A deteção e classificação de lesões mamárias na fase inicial do seu desenvolvimento pode vir a aumentar as hipóteses de sobrevivência de uma paciente bem como o número de opções de tratamento. Assim sendo, com o objetivo de melhorar o fluxo de trabalho dos radiologistas no que diz respeito à sua eficiência e eficácia, os sistemas de Deteção Assistida por Computadores têm vindo a ganhar reputação ao lado da Aprendizagem Profunda. Desafios como insuficiência de dados e falta de anotações locais providenciadas por especialistas são as principais razões práticas aquando da aplicação desses sistemas em imagens médicas. Para que esses problemas sejam resolvidos, este trabalho propõe um sistema autónomo que tira proveito de recursos convolucionais profundos para análise de imagem e da ferramenta Multiple Instance Learning para rotular um conjunto de cortes dentro de volumes e/ou um conjunto de patches dentro desses cortes. O objetivo final é alcançar classificação baseada na ressonância magnética como um todo e baseado em cortes dentro dessa ressonância magnética, onde o primeiro permitirá aceder aos cortes que desencadearam a classificação, e o último possibilitará a explicação visual do diagnóstico proposto através da localização da lesão na imagem.
novembro 15, 2022, 16:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Jacinto Carlos Marques Peixoto do Nascimento
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
ORIENTADOR
Carlos Jorge Andrade Mariz Santiago
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar Convidado