Utilização de Redes Neurais Completamente Convolucionais para identificação e medição de crânios fetais

Abstract

A ultrassonografia é uma técnica de diagnóstico por imagem não invasiva e não radioativa frequentemente utilizada no acompanhamento do desenvolvimento fetal durante a gestação. A avaliação precisa é importante para a análise do crescimento do feto, diagnóstico de malformações e de possíveis doenças congênitas, garantindo assim o bem-estar da mãe e do feto durante a gravidez. Porém, para uma medição precisa de estruturas anatômicas do feto é necessário conhecimento especializado do médico obstetra. Além de ser um processo tedioso e demorado, a extração do contorno é influenciada pela sua experiência. Neste sentido, o objetivo do trabalho é propor a adaptação da rede neural completamente convolucional V-Net para segmentação de crânios fetais presentes em imagens de ultrassonografia bidimensional, além da construção de um algoritmo para o cálculo da circunferência dos mesmos. Resultados preliminares sugerem que a metodologia pode ser utilizada de forma automática como ferramenta auxiliar no acompanhamento do desenvolvimento fetal.

Análise de imagens na caracterização biométrica e avaliação da carcaça de bovinos

“…A FCN consegue segmentar a entrada da rede ao mesmo tempo em que a classifica, não sendo necessário utilizar outras técnicas de segmentação nas imagens, devido a isso, esta arquitetura tem sido amplamente difundida (Skeika, 2019). Um dos problemas dessa arquitetura de rede é que ao propagar a informação por diversas camadas alternadas de convolução e de pooling, a resolução de saída do mapa de característica é reduzida.…”