Medical Aid using Artificial Intelligence

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Several researches on Medical Aid using Artificial Intelligence developed at LAPISCO in recent years are presented below. It is worth mentioning that other projects related to signals, images and applied computing directed to this area are also our interest.

Aid to the diagnosis of lung diseases using computer vision

Analysis of the covid pandemic using Data Science - Monitor Covid

This project was developed by collaborating researchers from the IFCE LAPISCO laboratory, aiming to present data at different levels on the Corona Virus (COVID-19), as well as to present visualizations of these data that make it possible to analyze the situation of each Brazilian state in relation to this pandemic that the the whole world is inserted.

Among the graphs presented are several ways of viewing the history of each state, as well as prediction graphs (linear, exponential, etc.) for the next few days. Many of these graphs present visualizations together with several countries in order to use them as a reference for each analysis. These analyzes were proposed by LAPISCO researchers in the field of Data Science.

Plot of confirmed and death data by neighborhoods, cities, states and countries. A heat map for each case is presented as a visualization option, as well as proportional rays for each situation.

A computer vision system was developed to aid medical diagnosis to support the analysis of COVID-19 suspects. A prior analysis of whether the required input image format and type is carried out. * Data sources, researchers involved and more information on the lab website.

A simulator of the progression of COVID-19 was added to this platform in order to analyze the natural progress of this epidemic if there is no intervention of measures of social distance, as well as simulation with intervention in a single population with measures of social distance (staying at home) . This simulator also presents an analysis of hospital capacity in view of the health system of this population under analysis using parameters such as the severity of the disease and growth rate for critical patients who need care at the ICU level and mechanical ventilation. This simulator was proposed and made available by Cappra Institute for Data Science and is an adaptation of the SEIR epidemiology model created by Alison Hill.

  1. OHATA, ELENE F. ; MAIA, G. B. ; CHAGAS, JOÃO V. SOUZA DAS ; LIRA NETO, A. V. ; ALBUQUERQUE, A. B. ; ALBUQUERQUE, V. H. C. ; Rebouças Filho, Pedro Pedrosa . Automatic detection of COVID-19 infection using chest X-ray images through transfer learning. Journal of Automatica Sinica, v. 8, p. 239-248, 2021.

Aid to the diagnosis of brain diseases using computer vision

ECG Signal Processing using Machine Learning

DIAVISION - Diagnostic aid using images of the eye

Aid to medical diagnosis in 3D using Machine Learning

Project has been running since 2013, with funding from CNPQ in the Universal Edital of 2018 and PQ scholarship from prof. Pedro Pedrosa, coordinator of LAPISCO.

This project aims to propose new techniques for segmenting human organs in three dimensions, as well as the internal structures of these organs and associated pathologies, using Computed Tomography (CT) images to aid in the diagnosis of lung and skull diseases to aid in the diagnosis of brain diseases. The results obtained are new techniques and implementations for applications to aid medical diagnosis for analysis of the lung, heart and brain.

  1. Floor of log: a novel intelligent algorithm for 3D lung segmentation in computer tomography images. MULTIMEDIA SYSTEMS, v. 2021, p. 1-13, 2021.
  2. Cascaded Volumetric Fully Convolutional Networks for Whole-Heart and Great Vessel 3D segmentation. Future Generation Computer Systems, v. 108, p. 198-209, 2020.
  3. Novel and powerful 3D adaptive crisp active contour method applied in the segmentation of CT lung images. Medical Image Analysis (Print), v. 35, p. 503-516, 2017.
  4. Segmentation and Visualization of the Lungs in Three Dimensions Using 3D Region Growing and Visualization Toolkit in CT Examinations of the Chest. IEEE 30th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), 2017. v. 30. p. 397.
  5. 3D Lung Fissure Segmentation in TC images based in Textures. Revista IEEE América Latina, v. 14, p. 254-258, 2016.
  6. 3D Adaptive Balloon Active Contour: method of segmentation of structures in three dimensions. Revista IEEE América Latina, v. 13, p. 195-203, 2015.
  7. 3D segmentation and visualization of lung and its structures using CT images of the thorax. Journal of Biomedical Science and Engineering, v. 06, p. 1099-1108, 2013.
  8. Segmentação, reconstrução e visualização 3D dos pulmões utilizando Crescimento de Regiões 3D aplicado em imagens de Tomografia Computadorizada do tórax. In: XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2013, Fortaleza-CE. XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (XI SBAI), 2013.

SHAPED - Body fat estimation using Computer Vsion

Identification of Parkinson and Huntington using AI

Analysis of malignancy in skin lesions

Heart rate measurement by computer vision in video selfie

Deep Learning no auxílio à análise de pessoas e objetos voltados para Internet das coisas (IOT)

Deteção de pose humana por DL (membros, tronco, cabeça, etc)
Reconhecimento de emoções e gênero em humanos usando DL
Reconhecimento facial de rostos cadastrados
Rastreamento de pessoas por Visão Computacional usando DL
Deteção e reconhecimento de objetos por Deep Learning

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Concluído
LAMP-IFCE
Deep Learning e Internet das Coisas são duas áreas que juntas abrem possibilidade de desenvolver novas aplicações para análise de pessoas e objetos, em que nós do LAPISCO destacamos estas acima para ilustrar o potencial de desenvolvimento nestas áreas.

Internet of things

Vigilância de acesso de veículos por Visão Computacional da Portaria Virtual da empresa Locktec
Vigilância inteligente do acesso de pedestres por Visão Computacional da Portaria Virtual da empresa Locktec
Reconhecimento de objetos em Sistemas Embarcados usando Deep Learning (Yolo - Jetson TK1)

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Concluído
Locktec-EmbraPII
Vigilância automática por Visão Computacional de condomínios com Portaria Virtual da Locktec,  monitorando a abertura do portão e quantidade de objetos que passam pelo mesmo.

Status:
Parceiro:
Descrição: 

Concluído
Locktec-EmbraPII
Vigilância automática por Visão Computacional de condomínios com Portaria Virtual da Locktec,  monitorando a passagem de pedestres na guarita e quantidade de objetos que passam pelo portão de acesso.

Status:
Parceiro:
Descrição: 

Concluído
LAMP/LIT
Reconhecimento de objetos em plataforma embarcada (Jetson TK1) para monitoramento de ambientes.

Auxílio ao diagnóstico médico através de métodos automáticos de segmentação

Segmentação do pulmão em Imagens de TC do tórax, incluindo voluntários sadios e pacientes com DPOC e fibrose
Blow Up Growing: method bio-inspired the movement of particles from an explosion point. Initialization occurs by adding initial points of an explosion, such as a grenade.
Segmentação de lesões de pele (à esquerda), de Acidente Vascular Cerebral (AVC) no centro e dos pulmões (à direita) usando modelo de contornos ativos Optimal Path Snake (OPS)

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Concluído
HUWC – UFC
Projeto realizado para…

Status:
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Concluído
HUWC – UFC
Projeto realizado para…

Status:
Parceiro:
Descrição: 

Concluído
HUWC – UFC
Projeto realizado para…

Auxílio no diagnóstico de imagens de microscopia ótica em materiais mecânicos

Construção de mosaico à partir de imagens vizinhas de Microscopia Ótica
Cálculo automático da densidade de nódulos de grafita por Visão Computacional
Auxílio na análise de amostras de delaminação por Visão Computacional
Classificação de tipo de ferro fundido por Visão Computacional
Plotagem e extração automática de características da curva de histerese

Status:
Parceiro:
Descrição:

Concluído
LEM-IFCE Maracanaú
Estes projetos todos são realizados em parceria com o Prof. Dr. Francisco Nélio do IFCE Maracanaú, em que a demanda de analise de sinais e imagens na área de Eng. Mecânica é cada vez mais crescentes visto que existe ausência de programas especialistas em diversas aplicações, o que demanda muito tempo do especialista em tarefas de análise.

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