Este projeto está a aplicar algoritmos de aprendizagem automática (machine learning) à análise de imagens de Raio-X de pulmões de pessoas saudáveis e de pessoas com doenças pulmonares.
Nélson Vieira, investigador no Centro de Investigação e Desenvolvimento em Matemática e Aplicações (CIDMA) do Departamento de Matemática da Universidade de Aveiro (UA), está a desenvolver algoritmos de inteligência artificial que possam ser usados como ferramentas de apoio ao diagnóstico.
O objetivo é que através da análise de uma imagem este algoritmo seja capaz de classificar se uma pessoa é ou não saudável e, se não for, qual a patologia que ela tem.
Estes algoritmos fazem parte de uma rede neuronal artificial que é constituída por um conjunto de neurónios artificiais semelhantes aos que encontramos no nosso cérebro. Enquanto no nosso cérebro as ligações entre os neurónios são feitas através de sinapses, pequenos sinais eléctricos e químicos que transmitem informação, nestes algoritmos essas ligações são feitas através de funções de ativação.
Ou seja, numa rede neuronal as funções de ativação desempenham o papel de ligação entre os vários neurónios.
É nessa área que a equipa de Nélson Vieira pretende inovar, propondo novas ferramentas que tornem este processo mais rápido e mais eficiente.
“Pretendemos inovar na componente matemática que aparece neste tipo de algoritmos, nomeadamente na consideração de funções de ativação alternativas àquelas que são consideradas usualmente na literatura”, completa.
O projeto Hypergeometric Functions and Machine Learning in the Diagnosis Process é financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).
Saiba mais sobre o investigador em: UA
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