Segmentação automática do tecido glandular mamário
Segmentação do tecido mamário em tomossíntese usando deep learning.
Pesquisa em segmentação automática do tecido glandular mamário em exames de tomossíntese, usando arquiteturas de deep learning para visão computacional. O projeto é desenvolvido em parceria com a Universidade da Pensilvânia e visa apoiar diagnósticos mais precisos a partir desse tipo de imagem.
A segmentação correta do tecido glandular é um passo intermediário crítico em pipelines de detecção de câncer de mama: a partir dela é possível avaliar densidade mamária, localizar regiões de interesse e calibrar modelos posteriores de classificação. Automatizar essa etapa reduz a variabilidade entre observadores humanos e libera tempo dos radiologistas para análises mais complexas.
Projeto ativo, em parceria com a Universidade da Pensilvânia.