[pt] O câncer de cólon é atualmente a segunda principal causa de morte por câncer no mundo. Nos últimos anos houve um aumento do interesse em pesquisas voltadas para o desenvolvimento de métodos automáticos para detecção de pólipos e os resultados mais relevantes foram alcançados por meio de técnicas de aprendizado profundo. No entanto, o desempenho destas abordagens está fortemente associado ao uso de grandes e variados conjuntos de dados. Amostras de imagens de colonoscopia estão disponíveis publicamente, porém a quantidade e a variação limitada podem ser insuficientes para um treinamento bem-sucedido. O trabalho de pesquisa desta tese propõe uma estratégia para aumentar a quantidade e variação de imagens de colonoscopia, melhorando os resultados de segmentação e detecção de pólipos. Diferentemente de outros trabalhos encontrados na literatura que fazem uso de abordagens tradicionais de aumento de dados (data augmentation) e da combinação de imagens de outras modalidades de exame, esta metodologia enfatiza a criação de novas amostras inserindo pólipos em imagens de colonoscopia publicamente disponíveis. A estratégia de inserção faz uso de pólipos gerados sinteticamente e também de pólipos reais, além de aplicar técnicas de processamento para preservar o aspecto realista das imagens, ao mesmo tempo em que cria automaticamente amostras mais diversas com seus rótulos apropriados para fins de treinamento. As redes neurais convolucionais treinadas com estes conjuntos de dados aprimorados apresentaram resultados promissores no contexto de segmentação e detecção. As melhorias obtidas indicam que a implementação de novos métodos para aprimoramento automático de amostras em conjuntos de imagens médicas tem potencial de afetar positivamente o treinamento de redes convolucionais. / [en] Nowadays colorectal cancer is the second-leading cause of cancer death worldwide. In recent years there has been an increase in interest in research aimed at the development of automatic methods for the detection of polyps and the most relevant results have been achieved through deep learning techniques. However, the performance of these approaches is strongly associated with the use of large and varied datasets. Samples of colonoscopy images are publicly available, but the amount and limited variation may be insufficient for successful training. Based on this observation, a new approach is described in this thesis with the objective of increasing the quantity and variation of colonoscopy images, improving the results of segmentation and detection of polyps. Unlike other works found in the literature that use traditional data augmentation approaches and the combination of images from other exam modalities, the proposed methodology emphasizes the creation of new samples by inserting polyps in publicly available colonoscopy images. The insertion strategy makes use of synthetically generated polyps as well as real polyps, in addition to applying processing techniques to preserve the realistic aspect of the images, while automatically creating more diverse samples with their appropriate labels for training purposes. Convolutional neural networks trained with these improved datasets have shown promising results in the context of segmentation and detection. The improvements obtained indicate that the implementation of new methods for the automatic improvement of samples in medical image datasets has the potential to positively affect the training of convolutional networks.

[pt] A partir de melhorias incrementais em uma conhecida rede neural convolucional (U-Net), diferentes técnicas são avaliadas quanto às suas performances na tarefa de segmentação semântica em imagens sísmicas. Mais especificamente, procura-se a identificação e delineamento de estruturas salinas no subsolo, o que é de grande relevância na indústria de óleo e gás para a exploração de petróleo em camadas pré-sal, por exemplo. Além disso, os desafios apresentados no tratamento destas imagens sísmicas se assemelham em muito aos encontrados em tarefas de áreas médicas como identificação de tumores e segmentação de tecidos, o que torna o estudo da tarefa em questão ainda mais valioso. Este trabalho pretende sugerir uma metodologia adequada de abordagem à tarefa e produzir redes neurais capazes de segmentar imagens sísmicas com bons resultados dentro das métricas utilizadas. Para alcançar estes objetivos, diferentes estruturas de redes, transferência de aprendizado e técnicas de aumentação de dados são testadas em dois datasets com diferentes níveis de complexidade. / [en] Through incremental improvements in a well-known convolutional neural network (U-Net), different techniques are evaluated regarding their performance on the task of semantic segmentation of seismic images. More specifically, the objective is the better identification and outline of subsurface salt structures, which is a task of great relevance for the oil and gas industry in the exploration of pre-salt layers, for example. Besides that application, the challenges imposed by the treatment of seismic images also resemble those found in medical fields like tumor detection and tissue segmentation, which makes the study of this task even more valuable. This work seeks to suggest a suitable methodology for the task and to yield neural networks that are capable of performing semantic segmentation of seismic images with good results regarding specific metrics. For that purpose, different network structures, transfer learning and data augmentation techniques are applied in two datasets with different levels of complexity.