160 likes | 266 Views
Extração de Características e Reconhecimento de Padrões em Imagens Médicas. Gilson Antonio Giraldi Laboratório Nacional de Computação Científica, Rio de Janeiro – Brazil Carlos E. Thomaz e Paulo S.S. Rodrigues Centro Universitário da FEI - SP. Tópicos. Introdução
E N D
Extração de Características e Reconhecimento de Padrões em Imagens Médicas Gilson Antonio Giraldi Laboratório Nacional de Computação Científica, Rio de Janeiro – Brazil Carlos E. Thomaz e Paulo S.S. Rodrigues Centro Universitário da FEI - SP
Tópicos • Introdução • Extração de Características em Imagens • Aprendizagem Supervisionada • Classificação e Reconhecimento • Conclusões
Introdução • Palavras Chaves: Características e Padrão • AspectosComputacionais X Cognitivos • Características: quantidadesnuméricas • Reconhecimento de Padrões • Classificação
Introdução: Aprendizagem Estatística (Imagens) (“Segmentação, etc”) (quantidades numéricas) (Rede Neural, SVM, etc)
Extração de Características • Area • Circularity • Homegeneity • Protuberance • Acoustic Shadow
Supervised Statistical Learning Given a Training set S: Find a Classifier Φ:
Statistical Learning: Perceptron Decision function: Hebb rule to adapt weights:
Biological And Cognitive Foundation Insights • “Studies of Artificial Intelligence and of Pattern Recognition by computers have shown that the brain recognize form, motion, depth, and color using strategies that no computer can achieve.” • “Learning is the process by which we acquire knowledge about the world, while memory in the process by which that knowledge is encoded, stored, and later retrieved.” • (Kandel et al., 2000) Colaboração: USP, FEI, LNCC Extrated from “Kandel, Eric R., Schwartz, J. H. e Jessell, Thomas M.{Principles of Neural Science}. 4th. s.l. : McGraw-Hill Medical, 2000. ”
Biological and Cognitive Foundation Long Term Memories Structure Human Memory Declarative Memory or Explicit Memory Nondeclarative Memory orImplicit Memory Episodic Semantic Facts Motor skills Emotional Response Pattern Rec. Colaboração: USP, FEI, LNCC Adapted from “Purves, Dale, et al.Neuroscience. s.l. : Sinauer Associates, Inc, 2001.”
Conclusões • Neuronios e Modelos Computacionais • Aspectos Computacionais da Aprendizagem • Aspectos cognitivos e Biológicos • Perspectivas para neurociências