Aumento de Dados Utilizando Firefly e Level Sets Aplicado à Segmentação de Imagens Médicas e Biológicas

Estima-se que cerca de 75 % dos genes associados a doenças em humanos tenham homólogos em Drosophila melanogaster. Apesar dos recentes avanços nas tecnologias de captura de imagens biológicas e médicas, para a contagem de células coletadas in vivo, ainda é necessário fazer o processo manual de segme...

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Detalhes bibliográficos
Autores: Laheras, Lucas P., Rodrigues, Paulo S., Lopes, Francisco J. P., Palmeira, Ondina F. J., Falcão, Alexandre X., Benato, Bárbara C., Giraldi, Gilson A.
Formato: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2021
País:Brasil
Recursos:Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
Repositorio:Revista Eletrônica de Iniciação Científica
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:journals-sol.sbc.org.br:article/2078
Acesso em linha:https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2078
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Aumento de dados
Segmentação de Imagens
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spelling Aumento de Dados Utilizando Firefly e Level Sets Aplicado à Segmentação de Imagens Médicas e BiológicasData Augmentation Using Firefly and Level Sets Applied to Segmentation of Medical and Biological ImagesAumento de dadosSegmentação de ImagensProcessamento de ImagensData AugmentationImage SegmentationImage ProcessingEstima-se que cerca de 75 % dos genes associados a doenças em humanos tenham homólogos em Drosophila melanogaster. Apesar dos recentes avanços nas tecnologias de captura de imagens biológicas e médicas, para a contagem de células coletadas in vivo, ainda é necessário fazer o processo manual de segmentação. Por outro lado, redes convolucionais vêm avançando e obtendo bons resultados, especialmente em bases com grande volume. Esse trabalho propõe a adaptação de uma técnica de aumento de dados, incrementando um pipeline de segmentação específico para imagens de microscopia confocal, e utiliza os resultados no treinamento de segmentações utilizando uma rede neural U-Net.It has been estimated that about 75 % of disease-associated genes in humans have homologs in Drosophila melanogaster. Despite recent advances in biological and medical image capture technologies, for counting collected cells in vivo, it is still necessary to make the manual supply process. On the other hand, convolutional networks have been advancing and obtaining good results, especially on bases with a large volume. This work proposes adapting a data augmentation technique, increasing a specific segmentation pipeline for confocal microscopy images, and uses the results in segmentation training using U-Net.SBC2021-06-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2078Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação; Vol. 19 No. 2 (2021)Electronic Journal of Undergraduate Research on Computing; Vol. 19 No. 2 (2021)1519-821910.5753/reic.2021.19.2reponame:Revista Eletrônica de Iniciação Científicainstname:Sociedade Brasileira de Computação (SBC)instacron:SBCporhttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2078/1754Copyright (c) 2021 Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessLaheras, Lucas P.Rodrigues, Paulo S.Lopes, Francisco J. P.Palmeira, Ondina F. J.Falcão, Alexandre X.Benato, Bárbara C.Giraldi, Gilson A.2021-09-04T21:47:41Zoai:journals-sol.sbc.org.br:article/2078Revistahttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/ONGhttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/oaipublicacoes@sbc.org.br1519-82191519-8219opendoar:2021-09-04T21:47:41Revista Eletrônica de Iniciação Científica - Sociedade Brasileira de Computação (SBC)false
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