PRINCIPAIS PROJETOS

Detecção de lesões intracranianas a partir de imagens de Ressonância Magnética

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NEURO CNN V2.0

Rede neural artificial convolucional profunda desenvolvida para leitura, detecção e interpretação de imagens de Ressonância Magnética Nuclear - T1, T2, FLAIR, PD, ADC, DWI, SWI e Gradient - classificando amostras fornecidas em 42 diferentes patologias.

Modelo treinado a partir de uma base de dados personalizada composta de 41000 imagens, oferecendo uma acurácia superior a 92% de acordo com testes realizados classificando novas imagens.

Detecção, segmentação e mapeamento de massas tumorais cerebrais

NEURO CNN S1

Rede neural artificial convolucional desenvolvida para detecção, segmentação e mapeamento de tumores a partir de imagens de exames de Ressonância Magnética Nuclear - Imagens em T1, T2 e FLAIR - aplicando técnicas de diferenciação de densidade de pixels para respectiva detecção de diferenças de atividade metabólica dos tecidos compatível com câncer.

Modelo treinado a partir de imagens DICOM de alta resolução, aplicando sobre as mesmas técnicas de segmentação semântica para o mapeamento das lesões, atingindo acurácia em testes de prova superior a 94%.

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Detecção e classificação de lesões a partir de Mamografias

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CNN MAMO V1

Rede neural artificial convolucional desenvolvida para detecção e diferenciação dos tecidos da mama, mapeando os mesmos em tecidos normais e diferenças de densidade não necessariamente patológicas (incluindo tecidos em lipossubstituição) assim como tecidos patológicos de acordo com suas densidades e características morfológicas.

Patologias classificadas: Abscesso, calcificações patológicas gerais, calcificações vasculares, câncer genérico, carcinoma ductal, cisto(s) genérico(s), fibroadenoma, fibromatose, hamartoma, massas (BI-RADS 0 a 5), necrose, papiloma, sarcoma e tumor Phyllodes.

Classificação de escolioses em radiografias de coluna lombo-sacra

CNN COLUNA V1

Rede neural artificial convolucional desenvolvida para identificação de ângulos da coluna lombar onde de acordo com os critérios definidos pelo Ângulo de Cobb as mesmas são classificadas com presença ou ausência de escoliose.

 

Modelo premiado na XIII Reunião Científica do Centro Universitário São Lucas e na 18ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia de Porto Velho (RO).

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Classificação de lesões de pele a partir de imagens

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CNN PELE V1

Rede neural artificial convolucional desenvolvida para detecção de lesões de pele, classificando as mesmas entre 6 possíveis patologias (melanoma, nevo melanocítico, carcinoma basocelular, ceratose actínica, verruga seborréica e carcinoma de células escamosas). 

OUTROS PROJETOS NOTÁVEIS

Detecção e segmentação de lesões a partir de imagens de Tomografia Computadorizada

Mapeamento volumétrico de massas tumorais para tratamento via Radioterapia

Segmentação de câncer e metástases a partir da diferença de atividade metabólica de Cintilografias

Segmentação e classificação de células sanguíneas via rede neural artificial

Visão computacional aplicada a extração de características de imagens médicas

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SOBRE O AUTOR

Fernando Feltrin é Engenheiro da Computação com especializações na área de ciência de dados e inteligência artificial, Professor licenciado para docência de nível técnico e superior, Autor de mais de 20 livros sobre programação em Python e responsável por consultoria, pesquisa, desenvolvimento e implementação de ferramentas voltadas a modelos de redes neurais artificiais aplicadas à radiologia (diagnóstico por imagem) e a imagens médicas em geral.

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PUBLICAÇÕES

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