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
Tópicos Introdução Extração de Características em Imagens Aprendizagem Supervisionada Classificação e Reconhecimento Conclusões
Introdução Palavras Chaves: Características e Padrão Aspectos Computacionais X Cognitivos Características: quantidades numéricas Reconhecimento de Padrões Classificação
Introdução: Aprendizagem Estatística (Imagens) (“Segmentação, etc”) (quantidades numéricas) (Rede Neural, SVM, etc)
Face Database
Breast Cancer Images
Segmentação
Extração de Características Area Circularity Homegeneity Protuberance Acoustic Shadow
Espaço de Características e Classificador
Espaço de Características e Classificador
Supervised Statistical Learning Given a Training set S: Find a Classifier Φ:
Statistical Learning: Perceptron Decision function: Hebb rule to adapt weights:
SVM Classification
Biological And Cognitive Foundation 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) Colaboração: USP, FEI, LNCC Extrated from “Kandel, Eric R., Schwartz, J. H. e Jessell, Thomas M. {Principles of Neural Science}. 4th. s.l. : McGraw-Hill Medical, 2000. ”
Long Term Memories Structure Biological and Cognitive Foundation Long Term Memories Structure Human Memory Declarative Memory or Explicit Memory Nondeclarative Memory or Implicit Memory Episodic Semantic Facts Motor skills Emotional Response Pattern Rec. Colaboração: USP, FEI, LNCC Adapted from “Purves, Dale, et al. Neuroscience. s.l. : Sinauer Associates, Inc, 2001.”
Conclusões Neuronios e Modelos Computacionais Aspectos Computacionais da Aprendizagem Aspectos cognitivos e Biológicos Perspectivas para neurociências