Vrushali Dhanokar

Classificação de Imagens de Patologia do Tórax Utilizando Técnicas de Aprendizagem Profunda

Desenvolver um Sistema Baseado em Computador para Diagnóstico de Imagens de Raio-X de Tórax Saudável vs Patológico para Auxiliar Radiologistas

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

As radiografias do tórax são o exame mais comum em radiologia na era actual. São essenciais e muito úteis para a supervisão de várias doenças associadas à elevada mortalidade e apresentam uma vasta gama de informações potenciais sobre várias doenças. Os veredictos mais comuns nas radiografias de tórax incluem Tuberculose, Cardiomegalia e Mediastino torácico. Distinguir as várias patologias torácicas é uma tarefa difícil mesmo para o observador humano e para o radiologista. Portanto, há um interesse em desenvolver o diagnóstico do sistema informático para auxiliar os radiologistas na leitura das imagens do tórax através da máquina. A detecção saudável versus patologia, ou seja, tuberculose e cardiomegalia na radiografia de tórax foi explorada utilizando Laplacian of Gaussian (LoG), Local Binary Patterns (LBP), Speed up Robust Features (SURF) e também utilizou o modelo Bag-of-Visual-Words (BoVW) utilizando técnicas de Artificial Neural Network (ANN) & Deep Learning que classifica entre casos saudáveis versus patológicos.

Produktdetails

• Verlag: Edicoes Nosso Conhecimento
• Seitenzahl: 76
• Erscheinungstermin: 8. November 2020
• Portugiesisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 5mm
• Gewicht: 131g
• ISBN-13: 9786202979436
• ISBN-10: 6202979437
• Artikelnr.: 60531574

Autorenporträt

Soy el Prof. Vrushali Dhanokar, M.Tech en Ciencias de la Computación e Ingeniería. Trabajando en el campo de la ingeniería y la tecnología. Estudiante entusiasta, investigador y profesor apasionado. Creyente de un "Cualquiera puede ser un profesor o una profesora, pero no todos pueden influenciarte para que te esfuerces por la excelencia y hagas una diferencia en el mundo que te rodea".