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Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

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Introdução à rede neural baseada em perceptron Problema inverso: determinar o sistema Arquitetura de uma rede, camadas, nós, pesos, treinamento Terminologia: reLu, maxpool, dropouts, convolução, stride,... Treinamento: função custo, minimização (Least-square), steepest-descent Dedução do algoritmo backpropagation Algoritmo para rede do tipo CNN
Introdução à tomografia Tomografia a partir de projeções Modelo de formação: Lambert-Beer, integral de linha Teorema central da projeção: métodos DFM, FBP Modelo discreto: método algébrico (ART), regularização por Tikhonov Modelo estatístico discreto: maximum-likelihood, EM
Utilizar a redundância de informações em imagens de forma a descrevê-las com um menor número de parâmetros; Métricas; Compressão sem perdas: run-length; LZW; Huffman; Compressão com e sem perdas: JPEG, JPEG2000 (wavelets)
Operadores pontuais (baseado apenas na intensidade) Alteração de contraste Equalização do histograma Operadores que consideram a vizinhança Filtros globais Filtros lineares Convolução No domínio da frequencia Filtros não lineares: mediana, ad-hocs, Filtros adaptativos
Similaridade entre duas imagens: métricas; Convolução 2D; Operadores: gradiente; laplaciano; divergente Segmentação de imagens; Discussão do método de Otsu para separação de classes;
Motivação Conceitos básicos de proc. imagens pixel/voxel resolução, discretização, faixa dinâmica Métricas de qualidade Comparação entre imagens efeitos de filtros em imagens: atenção Modalidades de imagens médicas
Serão abordados nesta aula os princípios físicos envolvendo a aquisição, formação da imagem e aplicações clínicas em Medicina Nuclear
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