UFMA

SÃO LUÍS - O diagnóstico por imagens é uma das principais ferramentas para auxiliar o especialista a identificar doenças da forma mais precisa possível, sendo considerada como de fundamental importância para diminuir o grau de incerteza do profissional. Por essa razão, exames com diagnóstico por imagem (como a mamografia), são essenciais para o tratamento e até mesmo a prevenção de doenças como o câncer de mama, um dos tipos mais mortais da doença entre as mulheres.

Como forma de contribuir para a pesquisa de técnicas computacionais para o diagnóstico do câncer de mama, o doutorando em Engenharia Elétrica da UFMA e participante do Núcleo de Computação Aplicada da Instituição, João Otávio Bandeira Diniz (foto em destaque), desenvolveu, em parceria com Pedro Henrique Bandeira, Thales Levi Azevedo, Aristófanes Corrêa Silva, Anselmo Cardoso e Marcelo Gattass, o artigo “Detecção de regiões de massa em mamografias por análise bilateral adaptada à densidade mamária utilizando índices de similaridade e redes neurais convolucionais”, que consiste em um trabalho que apresenta uma metodologia computacional para detecção automática de regiões de massa em mamografia utilizando uma rede neural convolucional (uma espécie de código corretor de erro em que determinado grupo de símbolos com erros comuns é transformado em outro grupo de símbolos, mais corretos).

O artigo foi eleito pela Associação Internacional de Informática Médica como um dos quatro melhores trabalhos publicados em 2018, entre mais de 1400 papers da área de sensor, informática de sinal e imagem. Os materiais usados na pesquisa foram retirados do Banco de Dados Digitais para Mamografia de Rastreio (DDSM). A metodologia foi dividida em duas fases: a de treinamento e a de teste. Na primeira, criou-se um modelo para classificar o tecido mamário em denso e não denso; e a de desenvolvimento de um modelo para classificar as regiões da massa em massa e não massa. Na fase de testes, abordou-se o pré-processamento, registro, a segmentação, a primeira redução de falsos positivos, entre outros.

Trabalho que não vem de hoje

O estudante João Otávio Bandeira afirmou que, sob orientação dos professores Aristófanes Corrêa e Anselmo Paiva, o Núcleo já desenvolve uma série de trabalhos na área médica, tanto relacionados à detecção quanto ao diagnóstico de doenças por meio de imagens. Ainda durante o mestrado do discente, foi realizado um método automático para detecção do câncer de mama, que chegou a ganhar o prêmio Fapema como um dos três melhores trabalhos apresentados. A partir disso, foi elaborado um trabalho ainda mais aprofundado, que recebeu o reconhecimento da Associação Internacional de Informática Médica.

“Eu enxergo essa notoriedade mundial como uma forma de inserir o nosso núcleo de pesquisa aqui na UFMA dentro do quadro dos grandes centros de pesquisas avançadas. Conseguimos fazer pesquisa com o que a gente tem, e esse conhecimento não diz respeito só ao meu trabalho, mas à qualidade científica da pesquisa que é desenvolvida no Núcleo há muitos anos. Com esse trabalho, nós mostramos quanto a pesquisa e o ensino são fundamentais na formação dos profissionais dentro da UFMA”, finalizou o aluno.

Para ter acesso ao trabalho completo, incluindo o resultado das pesquisas, acesse a página de sua publicação, em inglês.

Saiba mais:

João Otávio Bandeira Diniz é professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão (IFMA), Campus Grajaú. Possui graduação e mestrado em Ciência da Computação pela UFMA e é doutorando em Engenharia Elétrica com ênfase em processamento de imagens, também pela Universidade Federal do Maranhão.

Possui projetos de pesquisa no Laboratório de Processamento e Análise de Imagens (LabPAI) situado no Núcleo de Computação Aplicada da UFMA (NCA). Tem conhecimentos em diversas áreas de Ciência da Computação, com ênfase em análise de imagem e desenvolvimento de software, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento digital de imagens médicas; programação em CPP, Java, C# e python; bibliotecas openCV, emgu e ITK; e em linguagem e modelagem de banco de dados.

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Produção: Luiz Gabriel Bastos
Revisão: Jáder Cavalcante
Fotos: Arquivo pessoal
Lugar: Cidade Universitária Dom Delgado
Texto: Tatiane Raquel
Última alteração em: 27/08/2019 15:09