Rastreamento do Câncer de Mama por Técnicas Computacionais de Aprendizagem Profunda em Imagens Termográficas

Início: 2022

Coordenação: Lincoln Faria da Silva

Resumo:

O câncer de mama é o segundo tipo de câncer mais comum no mundo. O diagnóstico e o tratamento em estágios iniciais aumentam as chances de cura da paciente. A temperatura de tecidos cancerosos é geralmente mais alta do que a de tecidos vizinhos saudáveis, tornando a termografia uma opção a ser considerada em estratégias de rastreamento deste. O projeto tem como objetivo utilizar imagens termográficas para rastrear o câncer de mama, utilizando para isso técnicas de aprendizagem profunda (Deep Learning), que é uma subárea da inteligência artificial. Tais técnicas serão aplicadas para classificar uma termografia entre “com área suspeita” e “sem área suspeita”. Entre as técnicas aplicadas estão a transferência de aprendizagem, onde uma Rede Neural Convolucional já pré-treinada será usada, e o aumento de dados, para aumentar o número de dados disponível para o treinamento da parte treinável da rede. As imagens termográfica são provenientes de pacientes com câncer de mama e de pacientes sem câncer de mama.

Equipe: 

Cristina Asvolinsque Pantaleão Fontes, Carlos Augusto Moreira de Sousa, Mario João Junior, Daniel Brasil Floriano e Raquel Rosa da Costa