Dissertação
Identifying and Understanding Radiologists’ Visual Search Patterns in Chest X-rays through Eye Gaze Data EVALUATED
Exames de radiologia, como as Radiografias do Tórax, são bastante utilizados na medicina atual e é necesário bastante cuidado ao diagnosticar doenças ou anomalias presentes. Dada a grande quantidade de dados disponíveis e a seriedade da tarefa, apresenta-se uma oportunidade para utilizar modelos de Aprendizagem Profunda para a deteção de anomalias e fornecer uma segunda opinião aos radiologistas. Estes modelos têm apresentado um desempenho excelente com a utilização de conjuntos de dados de grande volume, no entanto, ainda são considerados pequenos em comparação com conjuntos de dados de imagens naturais, e podem também ser demorados e caros de reproduzir. Por causa disto, dados de rastreamento ocular representam uma maneira de adicionar supervisão adicional durante a fase de treino destes modelos. Recentemente, foram publicados dois conjuntos de dados contendo as localizações do olhar do radiologista durante a avaliação de radiografias de tórax, que podem oferecer uma compreensão melhor dos padrões de busca visual do radiologista, bem como a detecção dos olhares mais relevantes nas radiografias de tórax. Este trabalho foca-se em encontrar os tais padrões de busca visual durante os exames, compreender os processos cognitivos dos radiologistas e fornecer uma abordagem que possa isolar os olhares que correspondem a regiões de anormalidades a partir dos dados brutos de olhar.
novembro 21, 2023, 10:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Catedrático
ORIENTADOR
School of Information Systems, Queensland University of Technology
Senior Lecturer in Information Science