Título: Processamento de imagens médicas para auxílo ao diagnóstico
Coordenador: Marcia A. S. Bissaco
Vigência: 2006 - atual
Fomento: CNPq, CAPES, FAEP/UMC
Descrição: Desenvolvimento de algoritmos para auxiliar no realce das imagens médicas e também detecção de características importantes para o diagnóstico.

Título: Simulação da formação da imagem radiológica para qualquer estrutura anatômica e qualquer tipo de combinação écran-filme
Coordenador: Marcia A. S. Bissaco
Vigência: 2002 - 2004
Fomento: FAPESP (01/12557-2), CNPq, FAEP/UMC
Descrição: Esta pesquisa visa o desenvolvimento de um método computacional para prever a técnica de exposição mais adequada para radiografar qualquer estrutura anatômica com qualquer combinação écran-filme usada (ou planejada). Este método permite também calcular a dose absorvida pelo paciente considerando toda a estrutura anatômica exposta, a relação dose versus nitidez e apresentando previamente na tela do microcomputador a imagem a ser obtida.

Título: Ambiente web para ensino e treinamento de alunos de medicina na disciplina de imagens médicas
Coordenador: Silvia Cristina Martini Rodrigues
Vigência: 2014 - atual
Fomento: FAEP/UMC, CAPES
Descrição: Este projeto apresenta uma proposta de ambiente Web para ensino, treinamento e avaliação de médicos residentes ou não em Radiologia. O ambiente apresenta ainda softwares para processamento de imagens digitais de mamografias desenvolvidos pelo grupo de pesquisa. O objetivo do trabalho é desenvolver um portal que facilite a inclusão de imagens mamográficas didáticas, oferecendo softwares para processamento e detecção de densidade mamográfica, ferramentas para comparações de laudos, troca de informações (chats), ensino e treinamento entre alunos (usuários) e especialistas em imagens mamográficas digitais. Além de fornecer informações a respeito da imagem que podem ser usadas para gerar diagnósticos com resultados mais precisos, a importância de se implementar uma ferramenta baseada em Web é permitir que o processamento de imagens seja feito a partir de qualquer computador com acesso a Internet. CONSIDERAÇÕES FINAIS: O presente trabalho vem ao encontro de reais necessidades na área do ensino de medicina nas disciplinas de imagens médicas, pois essa metodologia será testada em imagens mamográficas, mas poderá ser também aplicada a qualquer área que envolve esse tipo de aprendizado.

Título: :Metodologia automatizada para a segmentação e classificação da densidade mamográfica
Coordenador: Silvia Cristina Martini Rodrigues
Vigência: 2013 - atual
Fomento: FAEP/UMC
Descrição: Será desenvolvido um sistema totalmente automatizado de segmentação da mama e classificação da densidade da mamográfica na projeção médio-lateral oblíqua (MLO). Esse sistema necessitará de um novo conjunto de descritores para determinação da densidade mamária dentro do padrão utilizado no MIAS. O processo foié iniciado com a aplicação de novas técnicas no pré-processamento da imagem, composto pela detecção da lateralidade da imagem, pela remoção do fundo da imagem e dos artefatos, pela identificação e segmentação do músculo peitoral. Da mama segmentada serão extraídos descritores de histograma, de co-ocorrência, de pontos de interesse, utilizando um detector e descritor baseado nas características robustas aceleradas (SURF) e morfológicos, representado pela porcentagem de tecido fibroglandular, no qual será desenvolvido um novo método de obtenção da região fibroglandular. Os descritores serão reduzidos por diferentes técnicas, análise da correlação de Spearman, análise de componentes principais (PCA) e análise de discriminante linear (LDA). A classificação das imagens será realizada por diferentes classificadores, (KNN) e (SVM).

Título: Segmentação e extração de características da região mamária
Coordenador: Silvia Cristina Martini Rodrigues
Vigência: 2011 - atual
Fomento: FAEP/UMC
Descrição: A densidade mamográfica é um importante indicador do risco de desenvolvimento de câncer de mama. Para a classificação da densidade mamográfica os modelos baseados em aprendizado supervisionado têm apresentado resultados expressivos. Como muitos dos trabalhos não padronizam seus resultados no padrão BI-RADS , visando otimizar a precisão na classificação das imagens mamográficas dentro do padrão BI-RADS e garantir aos médicos e radiologistas uma ferramenta de maior confiabilidade no auxílio da classificação da densidade e localização da área com maior densidade, se encontrada, desenvolveremos uma aplicação que fará uso conjunto dos descritores de Haralick, transformada rápida de Fourier bi-dimensional (2-D FFT) e análise de textura por wavelet (WTA) alimentando um conjunto de sistemas de maquinas de suporte vetorial (SVM) para garantir uma melhor classificação das imagens analisadas.

Título: Detecção Automática da Assimetria Mamária através da Densidade Modelos dinâmicos tridimensionais de estruturas anatômicas para diagnóstico e treinamento on-line
Coordenador: Silvia Cristina Martini Rodrigues
Vigência: 2008 - atual
Fomento: FAPESP (2008/00040-4); FAEP/UMC
Descrição: A detecção precoce do câncer de mama é relevante para a vida da mulher, entretanto, o acerto no diagnóstico é baixo devendo ser complementado em aproximadamente 60% dos casos por biopsias. O método que pretendemos desenvolver neste trabalho de pesquisa deverá aumentar a sensibilidade da detecção do câncer, oferecendo ao radiologista uma ferramenta capaz de avaliar uma característica suplementar da malignidade, a assimetria das mamas. Implementaremos o algoritmo que calcula a porcentagem de tecidos glandulares versus tecidos adiposos das mamas esquerda e direita da mesma paciente ou de mamografias adquiridas em épocas diferentes desenvolvido no doutorado. Realizaremos a classificação em função da presença ou não de assimetria entre as imagens bilaterais de mama. Os resultados serão analisados e apresentados através de tabelas, gráficos, análises estatísticas e Curvas ROC (Receiver Operating Characteristic).