Slicer (clasificador de imagens para o diagnostico preventivo do câncer do colo de útero). #CPBR9
Slicer (clasificador de imagens para o diagnostico preventivo do câncer do colo de útero). #CPBR9
Meeting: Slicer (clasificador de imagens para o diagnostico preventivo do câncer do colo de útero). #CPBR9 Outros
#CPBR9 #CAMPUSFUTURE
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Descrição:

Autor: Ramon Adrian Salinas Franco
UNICAMP
Local: Campus Experience - Área Gratuita


No mundo, o câncer de colo do útero é o segundo câncer mais comum nas mulheres (depois do câncer de mama). A Organização Mundial da Saúde (OMS) realizou um cálculo em que mais de 2 milhões de mulheres no mundo têm câncer de colo de útero. A cada ano, 490 mil novos casos da doença são diagnosticados. Isso é mais de 1.350 novos casos por dia. Este problema já foi superado nos países do primeiro mundo, eles dispõem de tecnologias avançadas que auxiliam o diagnostico.

O projeto Slicer contempla o uso de tecnologias de última geração em segmentação e a classificação de imagens em células, ele foi adaptado para classificar imagens coletadas do exame Papanicolaou de esfrego (convencional). Contudo, as imagens coletadas nos exames foram feitas por tecnologias antigas isso dificulta a análise das células, essa é o principal desafio do projeto superar esse gap tecnológico.

O objetivo central do projeto é o de fornecer métodos tecnológicos para otimizar o tempo do diagnóstico do Exame Papanicolaou para o diagnostico do Câncer de colo de útero. Dessa maneira, a entrega dos resultados do exame Papanicolaou seria feita em um tempo recorde (em comparação com os vinte dias do serviço tradicional do Sistema Único de Saúde (SUS)) de 60 minutos, beneficiando, inclusive, populações geograficamente distantes.


Nível:

Iniciante

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