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Title: Non-Extensive Entropy for CAD Systems for Breast Cancer Images Author: Virtual Last modified by: Giraldi Created Date: 10/7/2006 10:09:08 PM – PowerPoint PPT presentation

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Title: Extra


1
Extração de Características e Reconhecimento de
Padrões em Imagens Médicas
Gilson Antonio Giraldi Laboratório Nacional de
Computação Científica, Rio de Janeiro
Brazil Carlos E. Thomaz e Paulo S.S.
Rodrigues Centro Universitário da FEI - SP
2
Tópicos
  • Introdução
  • Extração de Características em Imagens
  • Aprendizagem Supervisionada
  • Classificação e Reconhecimento
  • Conclusões

3
Introdução
  • Palavras Chaves Características e Padrão
  • Aspectos Computacionais X Cognitivos
  • Características quantidades numéricas
  • Reconhecimento de Padrões
  • Classificação

4
(Imagens)
(Segmentação, etc)
(quantidades numéricas)
(Rede Neural, SVM, etc)
5
(No Transcript)
6
Breast Cancer Images
7
Segmentação
8
Extração de Características
  • Area
  • Circularity
  • Homegeneity
  • Protuberance
  • Acoustic Shadow

9
(No Transcript)
10
(No Transcript)
11
Given a Training set S
Find a Classifier F
12
Decision function
Hebb rule to adapt weights
13
SVM Classification
14
Biological And Cognitive
Foundation
Insights
  • Studies of Artificial Intelligence and of
    Pattern Recognition by computers have shown that
    the brain recognize form, motion, depth, and
    color using strategies that no computer can
    achieve.
  • Learning is the process by which we acquire
    knowledge about the world, while memory in the
    process by which that knowledge is encoded,
    stored, and later retrieved.
  • (Kandel et al., 2000)

Colaboração USP, FEI, LNCC
Extrated from Kandel, Eric R., Schwartz, J. H.
e Jessell, Thomas M. Principles of Neural
Science. 4th. s.l.  McGraw-Hill Medical, 2000.
15
Biological and Cognitive Foundation
Long Term Memories Structure
Human Memory
Declarative Memory or Explicit Memory
Nondeclarative Memory or Implicit Memory
Episodic
Semantic
Facts
Motor skills
Emotional Response
Pattern Rec.
Colaboração USP, FEI, LNCC
Adapted from Purves, Dale, et al. Neuroscience.
s.l.  Sinauer Associates, Inc, 2001.
16
Conclusões
  • Neuronios e Modelos Computacionais
  • Aspectos Computacionais da Aprendizagem
  • Aspectos cognitivos e Biológicos
  • Perspectivas para neurociências
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