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Extração de Características e Reconhecimento de Padrões em Imagens Médicas Gilson Antonio Giraldi Laboratório Nacional de Computação Científica, Rio de.

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1 Extração de Características e Reconhecimento de Padrões em Imagens Médicas Gilson Antonio Giraldi Laboratório Nacional de Computação Científica, Rio de Janeiro – Brazil Carlos E. Thomaz e Paulo S.S. Rodrigues Centro Universitário da FEI - SP

2 Tópicos Introdução Extração de Características em Imagens Aprendizagem Supervisionada Classificação e Reconhecimento Conclusões

3 Introdução Palavras Chaves: Características e Padrão Aspectos Computacionais X Cognitivos Características: quantidades numéricas Reconhecimento de Padrões Classificação

4 Introdução: Aprendizagem Estatística (Imagens) (Segmentação, etc) (quantidades numéricas) (Rede Neural, SVM, etc)

5 Face Database

6 Breast Cancer Images

7 Segmentação

8 Extração de Características Area Circularity Homegeneity Protuberance Acoustic Shadow

9 Espaço de Características e Classificador

10

11 Supervised Statistical Learning Given a Training set S: Find a Classifier Φ:

12 Statistical Learning: Perceptron Decision function: Hebb rule to adapt weights:

13 SVM Classification

14 Insights Studies of Artificial Intelligence and of Pattern Recognition by computers have shown that the brain recognize form, motion, depth, and color using strategies that no computer can achieve. Learning is the process by which we acquire knowledge about the world, while memory in the process by which that knowledge is encoded, stored, and later retrieved. (Kandel et al., 2000) Biological And Cognitive Foundation Extrated from Kandel, Eric R., Schwartz, J. H. e Jessell, Thomas M. {Principles of Neural Science}. 4th. s.l. : McGraw-Hill Medical, Colaboração: USP, FEI, LNCC

15 Biological and Cognitive Foundation Adapted from Purves, Dale, et al. Neuroscience. s.l. : Sinauer Associates, Inc, Human Memory Declarative Memory or Explicit Memory Nondeclarative Memory or Implicit Memory EpisodicSemanticFacts Motor skills Emotional Response Pattern Rec. Long Term Memories Structure Colaboração: USP, FEI, LNCC

16 Conclusões Neuronios e Modelos Computacionais Aspectos Computacionais da Aprendizagem Aspectos cognitivos e Biológicos Perspectivas para neurociências


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