Atenuação de artefato metálico em imagem de tomografia computadorizada com uso de Deep learning

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Ribeiro Júnior, Audemar Fernandes lattes
Orientador(a): Sousa, Robson Pequeno de lattes
Banca de defesa: Galdino, Katia Elizabete lattes, Gomes, Herman Martins lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual da Paraíba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS
Departamento: Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP
País: BR
Palavras-chave em Português:
Tomografias computadorizadas
Deep learning
Artefatos metálicos
Rede Neural Convolucional
Aprendizagem profunda
Palavras-chave em Inglês:
Deep learning
Metal artifact
Convolutional neural network
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS DA SAUDE
Link de acesso: https://repositorio.uepb.edu.br/handle/123456789/72807
Resumo: Metallic artifacts are serious problems of reconstruction of medical images of CT scans, which may cause significant difficulties in diagnosis, or even render it unfeasible. This research, developed in the Nucleus of Strategic Technologies in Health - NUTES, in partnership with the Regional Hospital of Trauma Dom Luiz Gonzaga Fernandes, generated a convolutional neural network architecture that attenuates the effects caused by metallic artifacts in images produced by computed tomography . The proposed architecture, after training, was able to reconstruct computed tomography images with metal artifact attenuation, with a result measured by qualitative evaluation through forms. The obtained results demonstrated that the technique is promising for the attenuation of metallic artifacts.
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spelling 2020-03-13T17:53:44Z2026-02-26T13:40:01Z2018-11-26RIBEIRO JÚNIOR, A. F. Atenuação de artefato metálico em imagem de tomografia computadorizada com uso de Deep learning. 2018. 81f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2018.https://repositorio.uepb.edu.br/handle/123456789/7280724004014016P0Metallic artifacts are serious problems of reconstruction of medical images of CT scans, which may cause significant difficulties in diagnosis, or even render it unfeasible. This research, developed in the Nucleus of Strategic Technologies in Health - NUTES, in partnership with the Regional Hospital of Trauma Dom Luiz Gonzaga Fernandes, generated a convolutional neural network architecture that attenuates the effects caused by metallic artifacts in images produced by computed tomography . The proposed architecture, after training, was able to reconstruct computed tomography images with metal artifact attenuation, with a result measured by qualitative evaluation through forms. The obtained results demonstrated that the technique is promising for the attenuation of metallic artifacts.Artefatos metálicos são graves problemas de reconstrução de imagens médicas de tomografias computadorizadas, podendo causar significativas dificuldades de diagnóstico, ou até mesmo inviabilizá-lo. Esta pesquisa, desenvolvida no Núcleo de Tecnologias Estratégicas em Saúde - NUTES, em parceria com o Hospital Regional de Trauma Dom Luiz Gonzaga Fernandes, gerou uma arquitetura de rede neural convolucional que atenua os efeitos causados por artefatos metálicos em imagens produzidas por aparelhos de tomografia computadorizada. A arquitetura proposta, após o treinamento, foi capaz de reconstruir imagens de tomografia computadorizada com atenuação de artefato metálico, com resultado aferido por avaliação qualitativa através de formulários. Os resultados obtidos demonstraram que a técnica é promissora para a atenuação de artefatos metálicos.application/pdfUniversidade Estadual da ParaíbaPrograma de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTSUEPBBRPró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGPPró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGPDeep learningMetal artifactConvolutional neural networkCIENCIAS DA SAUDETomografias computadorizadasDeep learningArtefatos metálicosRede Neural ConvolucionalAprendizagem profundaAtenuação de artefato metálico em imagem de tomografia computadorizada com uso de Deep learningPrimary Health Care for the Prevention of Congenital Visual Impairment in Childreninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisGaldino, Katia Elizabetehttp://lattes.cnpq.br/0657038729605079Gomes, Herman Martinshttp://lattes.cnpq.br/4223020694433271Sousa, Robson Pequeno dehttp://lattes.cnpq.br/3300067187001570http://lattes.cnpq.br/3430392786330739Ribeiro Júnior, Audemar Fernandesinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Estadual da Paraíba (UEPB)instname:Universidade Estadual da Paraíba (UEPB)instacron:UEPBORIGINALPDF - Audemar Fernandes Ribeiro Júnior.pdfPDF - Audemar Fernandes Ribeiro Júnior.pdfPDF - Audemar Fernandes Ribeiro Júniorapplication/pdf147781901https://repositorio.uepb.edu.br/bitstreams/211ba577-3db0-49d6-91e0-10b5118fe688/downloadff1d51c0fa053894aa44aa6e55f07f91MD52trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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