Descrição
A segmentação de objetos (órgãos, tecidos etc.) em imagens médicas requer um software que leia e acesse a imagem no nível de pixel, para que o usuário classifique cada pixel de acordo com a classe desejada. Esse de processo de segmentação é demorado e exige um profissional especializado em anatomia humana. O sobressegmenta automaticamente a imagem, agrupando pixels em regiões adjacentes com alta similaridade de cor. Isso reduz sobremaneira o tempo de segmentação, pois o número desses agrupamentos é bastante inferior ao número total de pixels da imagem original. Além disso, as fronteiras entre os objetos são capturadas com boa precisão, dependendo somente do número de agrupamentos escolhidos pelo usuário.
Diferencial Tecnológico
Profissionais da saúde podem utilizar o SuperSeg para segmentar imagens médicas no formato DICOM com relativa facilidade e rapidez. Pesquisas na área de Computação que utilizam Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML) também serão facilitadas pelo uso do SuperSeg, já que poderão obter uma grande quantidade de máscaras (quantidade essa necessária à fase de aprendizado dos modelos de ML) de segmentação num menor espaço de tempo.
Objetivos da Universidade
Realizar transferencia de tecnologia imediatamente, além de também ter o interesse em receber propostas relacionadas a essa tecnologia em especifica.
