Diagnóstico de Tumores

O que é:  O método de extração de múltiplas características radiômicas simultaneamente criando uma melhor representação da imagem. O modelo proposto utiliza um grande número de características. A classificação é realizada por meio de uma Rede Neural Totalmente Conectada, uma técnica de Aprendizado Profundo que consiste em uma Rede Neural onde todos os neurônios de camadas adjacentes estão interligados.

Problema resolvido: o auxílio no diagnóstico de eventuais anomalias que possam ser tumores.

Vantagens: Frente às lacunas da técnica, a inovação que se propõe é um sistema que consiga classificar MRI (magnetic resonance imaging) do cérebro, que tenha boa resistência a ruídos e consiga abranger todas as modalidades de MRI.

A inovação consiste em um novo método baseado em duas etapas. A primeira consiste na extração de características radiômicas, uma metodologia que consiste em extrair múltiplas características simultaneamente criando uma melhor representação da imagem. O modelo proposto utiliza um grande número de características. A classificação é realizada por meio de uma Rede Neural Totalmente Conectada, uma técnica de Aprendizado Profundo que consiste em uma Rede Neural onde todos os neurônios de camadas adjacentes estão interligados.

Estágio de desenvolvimento: Validação da tecnologia em ambiente controlado (TRL 4)

Número do Processo no INPI: BR 10 2023 006294 6

Titulares:  Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sudeste de Minas 

Inventores: Davidson Lucas de Souza; Alessandra Martins Coelho; Matheus de Freitas Oliveira Baffa;