Uso de algoritmos genéticos e redes convolucionais para classificação de displasias corticais focais em pacientes com epilepsia refratária (2023)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, SAMUEL HENRIQUE - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- Sigla do Departamento: 595
- DOI: 10.11606/D.59.2023.tde-16112023-151332
- Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS; DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR; IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA; REDES NEURAIS
- Keywords: Convolutional neural networks (CNN); Diagnóstico auxiliado por computador (CAD); Displasia cortical focal (DCF); Focal cortical dysplasia (FCD); Genetic algorithm (GA); Magnetic resonance images (MRI); Redes neurais convolucionais (CNN)
- Language: Português
- Abstract: Displasia Cortical Focal (DCF) é um tipo de lesão cerebral que é a principal causa de Epilepsia Refratária em crianças, e o terceira maior causa em adultos, estando presente em mais de 50% dos casos infantis e 20% nos casos adultos. Pacientes com essa doença sofrem de crises epiléticas os quais os remédios não são capazes de ajudar. O tratamento clínico mais indicado nesse caso é a cirurgia. Mas para ser realizada é necessário se ter uma identificação precisa da lesão. Esse processo é bastante complexo pois a região da lesão não é bem definida para visualização em Imagens de Ressonância Magnética (IRM). Porém com os avanços computacionais sugiram várias técnicas para o auxílio na classificação de imagens médicas. Neste trabalho é estudado o uso de Algoritimos Genético (AG) com Redes Neurais Convolucionais (CNN) para classificação de imagens com a presença da DCF. O sistema baseado em CNN deve detectar e identificar a localização de DCF nas imagens. Para isso, propõese que a CNN classifique janelas retangulares das imagens com o objetivo de localizar regiões afetadas pela DCF. O tamanho das janelas e a sobreposição entre elas tem impacto direto na eficiência do sistema baseado em CNNs. Além disso, os hiperparâmetros influenciam fortemente a performance da CNN. Propõe-se aqui utilizar um algoritmo genético para: i) definir o tamanho das janelas; ii) definir a sobreposição das janelas; iii) definir alguns dos hiperparâmetros da CNN. Como resultado, o AG se mostrou bastante benéfico, otimizando a CNN de maneira a obter uma acurácia superior a 90% na classificação
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2023
- Data da defesa: 29.03.2023
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SILVA, Samuel Henrique. Uso de algoritmos genéticos e redes convolucionais para classificação de displasias corticais focais em pacientes com epilepsia refratária. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-151332/. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Silva, S. H. (2023). Uso de algoritmos genéticos e redes convolucionais para classificação de displasias corticais focais em pacientes com epilepsia refratária (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-151332/ -
NLM
Silva SH. Uso de algoritmos genéticos e redes convolucionais para classificação de displasias corticais focais em pacientes com epilepsia refratária [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-151332/ -
Vancouver
Silva SH. Uso de algoritmos genéticos e redes convolucionais para classificação de displasias corticais focais em pacientes com epilepsia refratária [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-151332/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.59.2023.tde-16112023-151332 (Fonte: oaDOI API)
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