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    003
    Publicações
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    2020

    Automatic Lung Reference Model

    Autores
    Machado, M; Ferreira, CA; Pedrosa, J; Negrão, E; Rebelo, J; Leitão, P; Carvalho, AS; Rodrigues, MC; Ramos, I; Cunha, A; Campilho, A;

    Publicação
    IFMBE Proceedings - XV Mediterranean Conference on Medical and Biological Engineering and Computing – MEDICON 2019

    Abstract

    2020

    Conventional Filtering Versus U-Net Based Models for Pulmonary Nodule Segmentation in CT Images

    Autores
    Rocha, J; Cunha, A; Mendonca, AM;

    Publicação
    Journal of Medical Systems

    Abstract

    2020

    Segmentation of Pulmonary Nodules in CT Images Using the Sliding Band Filter

    Autores
    Rocha, J; Cunha, A; Mendonça, AM;

    Publicação
    IFMBE Proceedings

    Abstract
    This paper proposes a conventional approach for pulmonary nodule segmentation, that uses the Sliding Band Filter to estimate the center of the nodule, and consequently the filter’s support points, matching the initial border coordinates. This preliminary segmentation is then refined to try to include mainly the nodular area, and no other regions (e.g. vessels and pleural wall). The algorithm was tested on 2653 nodules from the LIDC database and achieved a Dice score of 0.663, yielding similar results to the ground truth reference, and thus being a promising tool to promote early lung cancer screening and improve nodule characterization. © 2020, Springer Nature Switzerland AG.

    FecharLer Abstract

    2020

    Automatic lung nodule detection combined with gaze information improves radiologists' screening performance

    Autores
    Aresta, G; Ramos, I; Campilho, A; Ferreira, C; Pedrosa, J; Araujo, T; Rebelo, J; Negrao, E; Morgado, M; Alves, F; Cunha, A;

    Publicação
    IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics

    Abstract

    2020

    Identifying relationships between imaging phenotypes and lung cancer-related mutation status: EGFR and KRAS

    Autores
    Pinheiro, G; Pereira, T; Dias, C; Freitas, C; Hespanhol, V; Costa, JL; Cunha, A; Oliveira, HP;

    Publicação
    Scientific Reports

    Abstract

    Teses
    supervisionadas

    2019

    Rastreamento automático da papila óptica glaucomatosa usando métodos do deep learning com base em imagens obtidas por smartphone e dados de anamnese do paciente

    Autor
    José Carlos Raposo da Camara

    Instituição
    UTAD

    2019

    Deteção Automática de Pessoas Portadoras de Armas em Vídeos

    Autor
    Gilsoney Pontes Freire

    Instituição
    UTAD

    2019

    Deep Homography for Endoscopic Capsule Frames Localisation

    Autor
    Sara Garrido Gomes

    Instituição
    UP-FEUP

    2019

    Radiomics: Tumour genotype prediction

    Autor
    Catarina Manuela Fonseca Dias

    Instituição
    UP-FEUP

    2019

    Detecção e Classificação de Anormalidades em Vídeos de Endoscopia por Cápsula

    Autor
    Filipe Miguel Oliveira Fonseca

    Instituição
    UTAD

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