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dc.contributor.advisorOliveira Neto, Manuel Menezes dept_BR
dc.contributor.authorSouza, Danielpt_BR
dc.date.accessioned2018-11-23T02:44:25Zpt_BR
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/184963pt_BR
dc.description.abstractA idade óssea é uma métrica usada para estimar o nível de maturidade biológica de crianças e adolescentes. Sua avaliação é parte crucial do diagnóstico de uma variedade de enfermidades pediátricas que afetam o crescimento, como distúrbios endócrinos. O método mais comumente utilizado para a avaliação da idade óssea ainda é baseado na comparação da radiografia de mão e punho do paciente com um atlas de idade óssea. Este método, entretanto, requer um tempo considerável, necessita de um avaliador experiente, e sofre de alta variabilidade entre avaliadores, prejudicando um diagnóstico preciso. Nós apresentamos uma abordagem baseada em deep learning para estimar a idade óssea a partir de radiografias. Nossa abordagem proporciona uma solução rápida e determinística para avaliação de idade óssea. Nós demonstramos a efetividade do nosso método usando o mesmo para avaliar um conjunto de 200 radiografias, comparando os resultados com avalições feitas por radiologistas. Este experimento mostrou que a perfomance do nosso método é comparável à perfomance de um radiologista experiente. Nosso sistema está disponível on-line, proporcionando um serviço global e gratuito para médicos trabalhando em áreas remotas ou instituições sem radiologistas especializados, assim como para a população em geral.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectInformática médicapt_BR
dc.subjectBone ageen
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectRedes neurais convolucionaispt_BR
dc.subjectRadiologiapt_BR
dc.titleEnd-to-end bone age assessment with residual learningpt_BR
dc.title.alternativeAvaliação da idade óssea utilizando aprendizado residual pt
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coSoulier, Fabienpt_BR
dc.identifier.nrb001077829pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2018pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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