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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | Fed Inst Educ Sci & Technol Ceara | - |
Autor(es): dc.contributor | Univ Fortaleza | - |
Autor(es): dc.creator | Pereira, Danillo Roberto [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Reboucas Filho, Pedro P. | - |
Autor(es): dc.creator | Rosa, Gustavo Henrique de [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, Joao Paulo [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Albuquerque, Victor Hugo C. de | - |
Autor(es): dc.creator | IEEE | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:57:08Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:57:08Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-01-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/209622 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/209622 | - |
Descrição: dc.description | Stroke is an injury that affects the brain tissue, mainly caused by changes in the blood supply to a particular region of the brain. As consequence, some specific functions related to that affected region can be reduced, decreasing the quality of life of the patient. In this work, we deal with the problem of stroke detection in Computed Tomography (CT) images using Convolutional Neural Networks (CNN) optimized by Particle Swarm Optimization (PSO). We considered two different kinds of strokes, ischemic and hemorrhagic, as well as making available a public dataset to foster the research related to stroke detection in the human brain. The dataset comprises three different types of images for each case, i.e., the original CT image, one with the segmented cranium and an additional one with the radiological density's map. The results evidenced that CNN's are suitable to deal with stroke detection, obtaining promising results. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | Fundação para o Desenvolvimento da UNESP (FUNDUNESP) | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ, Dept Comp, Bauru, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Fed Inst Educ Sci & Technol Ceara, Limoeiro Do Norte, CE, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Fortaleza, Grad Program Appl Informat, Fortaleza, CE, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ, Dept Comp, Bauru, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2013/073750 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2014/12236-1 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2014/16250-9 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2015/25739-4 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2016/21243-7 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 470501/2013-8 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 301928/2014-2 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 306166/2014-3 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 307066/2017-7 | - |
Descrição: dc.description | FUNDUNESP: 2597.2017 | - |
Formato: dc.format | 6 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Ieee | - |
Relação: dc.relation | 2018 International Joint Conference On Neural Networks (ijcnn) | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Título: dc.title | Stroke Lesion Detection Using Convolutional Neural Networks | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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