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
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- Portugiesisch ausgewählt
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
08.11.2020
Verlag
Edicoes Nosso ConhecimentoSeitenzahl
76
Maße (L/B/H)
22/15/0.5 cm
Gewicht
131 g
Sprache
Portugiesisch
ISBN
978-620-2-97943-6
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.
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