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Relação de Projetos de Pesquisa do Instituto
ver Fonte/+info (dt.atualização: 30/07/2019)
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    Pesquisas como as desenvolvidas por Beckers et al. (2017) propondo a análise de textura em tomografias computadorizadas de fÃgado inteiro para prever o desenvolvimento de metástases hepáticas colorretais; e a produzida por Souza (2015) aplicando a transformada de Wavelet em análise de texturas de gráficos de recorrência para detecção de patologias larÃngeas |
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mostram que a aplicação da análise de textura em imagens médicas vem obtendo resultados promissores |
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sendo utilizada de formas variadas em diferentes áreas da biomedicina. Os benefÃcios da análise de textura podem ainda ser evidenciados quando combinados com estruturas capazes de generalizar tarefas complexas com alto grau de variação na textura |
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como métodos de deep learning. |
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    Deep learning é um subconjunto de um campo mais genérico da inteligência artificial conhecido como machine learning |
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que se baseia na ideia de aprender com exemplos. No deep learning |
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em vez de ensinar ao computador uma lista extensa de regras para resolver o problema |
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é fornecido um modelo com o qual ele pode avaliar exemplos e um pequeno conjunto de instruções para modificar o modelo quando cometer um erro (BUDUMA; LACASCIO |
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2017). Dessa forma |
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espera-se que |
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ao longo do tempo |
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um modelo bem adequado seja capaz de resolver o problema com extrema precisão. |
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    Uma das formas de contornar as limitações impostas pelo processamento clássico é a utilização de algoritmos de inteligência artificial como deep learning |
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comumente utilizados para classificar dados com uma grande quantidade de dimensões. |
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