Qualificação de mestrado do discente Jean Christopher Pinheiro, dia 21/09 as 09:30

Qualificação de mestrado do discente Jean Christopher Pinheiro

Data: 21/09/2023 - 09:30
Membros da banca: Dr. Rafael Alves Bonfim de Queiroz, Orientador: Dr. Eduardo José da Silva Luz e Coorientador: Dr. Pedro Henrique Lopes Silva.

Título: Abordagem zero-shot para remoção de crânio em MRI cerebral, usando SAM

Resumo:
A presença do crânio nas Magnetic Resonance Imaging (MRI) cerebrais, pode afetar a identificação do tecido cerebral pelos modelos computacionais, que por sua vez pode resultar em erros de julgamento durante os treinamentos de algoritmos de aprendizado de máquina. Assim, a extração efetiva do crânio em imagens de ressonância magnética é uma tarefa crucial para facilitar as análises subsequentes. Mesmo sendo uma das bibliotecas de softwares mais difundidas na segmentação de imagens cerebral, o FMRIB Software Library (FSL) apresenta variações de eficiência dependendo das imagens e regiões exploradas, mesmo após a execução de várias técnicas de pré-processamento. O Segment Anything Model (SAM) da Meta é um modelo base para realização de segmentação de imagens, capaz de identificar diversos tipos de elementos com alta precisão. Ele foi treinado com mais de 11 milhões de imagens e 1 bilhão de máscaras, e adquiriu uma alta capacidade de generalização se tornando uma ferramenta zero-shot promissora em diversos domínios, inclusive em imagens médicas. Nesta dissertação, propomos a utilização do SAM para remoção de crânio em MRI voltada para casos de Alzheimer. Fizemos uma comparação entre a segmentação pelo FSL Brain Extraction Tool (BET) sem pré-processamento e uma abordagem alternativa que emprega o SAM sem a necessidade de refinar o modelo, ou usar bounding box ou points. Os resultados demonstraram que o método proposto não só é eficiente na segmentação, mas também supera o desempenho do FSL BET. Tal descoberta sugere um cenário promissor para a aplicação do SAM em técnicas de skullstrip em pesquisas subsequentes.

Link da qualificação
meet.google.com/ppw-nrfo-bwj