[pt] Esta dissertação apresenta aplicações de Redes Neurais
Artificiais ao processo de diagnóstico por imagem.
São apresentados alguns conceitos de Redes Neurais com
fundamentos, algoritmos de aprendizado e topologia de
redes utilizados.
Devido à necessidade de pré-processamento dos dados de
entrada, são abordadas questões relativas à análise de
imagens médicas do ponto de vista de um especialista.
Dentre os aspectos analisados estão a densidade, a forma,
o tamanho e a localização destes aspectos característicos
da imagem. É dado ligeiro enfoque ao conceito de espaço
amostral bem como ao processo de digitalização de imagens
adotado.
Foi também elaborada uma rotina que tem por objetivo
facilitar o manuseio e a preparação das imagens para uso
pela ferramenta de redes neurais.
Dados sintéticos foram elaborados e experimentos numéricos
são apresentados utilizando-se estes dados.
Experimentos numéricos são apresentados com dados reais
provindos de imagens neurológicas de Tomografia
Computadorizada, de imagens da saturação de fluidos em um
meio poroso geradas num Tomógrafo Computadorizado adaptado
para estas análises de propriedade do CENPES - Petrobrás e
também imagens odontológicas de raio-X simples que
apresentavam abcessos dentoalveolares crônicos, granulomas
e cistos periapicais.
Tanto os testes com dados sintéticos como com dados
apresentaram resultados satisfatórios e, por fim, algumas
considerações são feitas sobre as perspectivas de evolução
do método. / [en] This dissertation presents applications of Artificial
Neural Networks to the image diagnosis process.
Some concepts of Neural Networks are presented
with foundations, learning algorithms and topologies used.
Due to the need of pre-processing the input data,
subjects related to the analysis of medical images from an
expert point of view are considered. Among the analyzed
aspects are the density, the form, the size and the
location of these characteristic aspects of the image.
Slight focus is given to the concept of space as well as
to the process of digitalizing images adopted here.
It was also prepared a routine that has the
objective to facilitate handling and preparation of the
images for the use with neural networks techniques.
Synthetic data was elaborated and numeric
experiments are presented using these data.
Numeric experiments are presented with real data
extracted from neurological images of Computerized
Tomography, from images of the saturation of fluids in a
porous environment generated in a CT Scanner, adapted for
these analyses, property of CENPES - Petrobrás and also
adontological images of simple x-rays showing abscesses,
cists and granulated tissues.
Both the tests with synthetic data and the tests
with real data showed satisfactory results and, finally,
some considerations are made on the perspectives of
evolution of the method.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:7467 |
| Date | 09 November 2005 |
| Creators | ELIAS RESTUM ANTONIO |
| Contributors | CARLOS EDUARDO PEDREIRA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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