Aumento de Dados Utilizando Firefly e Level Sets Aplicado à Segmentação de Imagens Médicas e Biológicas

Autores

  • Lucas P. Laheras Centro Universitário FEI
  • Paulo S. Rodrigues Centro Universitário FEI
  • Francisco J. P. Lopes Grupo de Biologia do Desenvolvimento e Sistemas Dinâmicos
  • Ondina F. J. Palmeira Grupo de Biologia do Desenvolvimento e Sistemas Dinâmicos
  • Alexandre X. Falcão UNICAMP
  • Bárbara C. Benato UNICAMP
  • Gilson A. Giraldi LNCC

Palavras-chave:

Aumento de dados, Segmentação de Imagens, Processamento de Imagens

Resumo

Estima-se que cerca de 75 % dos genes associados a doenças em humanos tenham homólogos em Drosophila melanogaster. Apesar dos recentes avanços nas tecnologias de captura de imagens biológicas e médicas, para a contagem de células coletadas in vivo, ainda é necessário fazer o processo manual de segmentação. Por outro lado, redes convolucionais vêm avançando e obtendo bons resultados, especialmente em bases com grande volume. Esse trabalho propõe a adaptação de uma técnica de aumento de dados, incrementando um pipeline de segmentação específico para imagens de microscopia confocal, e utiliza os resultados no treinamento de segmentações utilizando uma rede neural U-Net.

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Publicado

2021-06-03

Como Citar

Laheras, L. P., Rodrigues, P. S., Lopes, F. J. P., Palmeira, O. F. J., Falcão, A. X., Benato, B. C., & Giraldi, G. A. (2021). Aumento de Dados Utilizando Firefly e Level Sets Aplicado à Segmentação de Imagens Médicas e Biológicas. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 19(2). Recuperado de https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/2078

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Seção

Edição Especial: CTIC/CSBC