Defesa de Dissertação de Mestrado: Detecção Automática do Coração em Tomografia Computadorizada Utilizando Técnicas de Aprendizagem Profunda.

Orientadores:
Pablo Javier Blanco - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Carlos Alberto Bulant - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Pablo Javier Blanco - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Marco Antonio Gutierrez - Universidade de São Paulo

Suplentes:
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Rodrigo Weber dos Santos - Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF

Resumo:

Algoritmos de inteligência artificial vêm sendo um forte tema de estud o na área da medicina assistida por computação científica. O objetivo de tal técnica é reproduzir tarefas que, até então, eram realizáveis apenas por seres humanos. A principal vantagem destes algoritmos é eliminar tediosas horas de trabalho executadas exclusivamente por humanos. Além de, em algumas abordagens, mitigar o viés que ocorre na marcação entre especialistas em um mesmo banco de dados. Mais especificamente, extrair somente a região que contenha o coração em uma Tomografia Computadorizada facilita diversas técnicas que fazem diagnóstico de doenças cardíacas. Para tal, pode-se utilizar um algoritmo de Redes Neurais Convolucionais dedicado à detecção de objetos, que, por sua vez, tem-se manifestado em diversos artigos científicos atuais em imagens de 2 dimensões, o Faster R-CNN. Este algoritmo teve uma adaptação para 3 dimensões no desafio Multi-Modality Whole Heart Segmentation (MMWHS) de 2017. Assim sendo, foi-se estudada uma adaptação deste algoritmo que faz a detecção da região do espaço 3D na qual se encontra incluído o coração. Após as devidas modificações e após a análise dos hiperparâmetros, foi-se observada uma precisão de 81% na métrica Intersection Over Union da validação deste modelo quando treinado com imagens provenientes de outros bancos de dados, assim como há, em média, cortes na região do coração em torno de 5% de seu volume, métrica introduzida neste estudo. Portanto, concluímos que o algoritmo implementado e estudado é capaz de detectar a região espacial da imagem tomográfica contendo o coração com precisão aceitável, tendo em vista que o intuito é reduzir o tamanho da imagem, destacando somente o essencial, a fim de facilitar o processamento de técnicas de diagnóstico.