ES250 - Inteligência Artificial Aplicada à Patologia Oral e Estomatologia - 2S/2024 Imprimir

Ementa:

O principal objetivo da disciplina é contextualizar a aplicação de métodos de Inteligência Artificial, com especial ênfase às abordagens clássicas e modernas de Aprendizado de Máquina (do inglês, Machine Learning) que caracterizam a Visão Computacional, aplicados ao diagnóstico e prognóstico do câncer de cabeça e pescoço. Ao final da disciplina espera-se que os alunos sejam capazes de compreender a metodologia computacional de processamento de imagens e que possam integrá-la e aplicá-la em projetos na vida real, bem como ler, compreender com autonomia e estarem aptos a revisarem. Criticamente, artigos científicos sobre o tema. A metodologia utilizada será exposição de aula teórica dialogada em formato remoto.

Bibliografia:

[1] Krohn J, Beyleveld G, Bassens A. Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence. 2019. ISBN 10: 0135121728; 13: 9780135121726.

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[3] Mahmood H, Shaban M, Indave BI, Santos-Silva AR, Rajpoot N, Khurram SA. Use of artificial intelligence in diagnosis of head and neck precancerous and cancerous lesions: A systematic review. Oral Oncol. 2020 Nov;110:104885. doi: 10.1016/j.oraloncology.2020.104885.

[4] Camalan S, Mahmood H, Binol H, Araújo ALD, Santos-Silva AR, Vargas PA, Lopes MA, Khurram SA, Gurcan MN. Convolutional Neural Network-Based Clinical Predictors of Oral Dysplasia: Class Activation Map Analysis of Deep Learning Results. Cancers (Basel). 2021 Mar 14;13(6):1291. doi: 10.3390/cancers13061291.

[5] Araújo ALD, da Silva VM, Kudo MS, de Souza ESC, Saldivia-Siracusa C, Giraldo-Roldán D, Lopes MA, Vargas PA, Khurram SA, Pearson AT, Kowalski LP, de Carvalho ACPLF, Santos-Silva AR, Moraes MC. Machine learning concepts applied to oral pathology and oral medicine: A convolutional neural networks' approach. J Oral Pathol Med. 2023 Feb;52(2):109-118. doi: 10.1111/jop.13397.

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[7] Araújo ALD, de Souza ESC, Faustino ISP, Saldivia-Siracusa C, Brito-Sarracino T, Lopes MA, Vargas PA, Pearson AT, Kowalski LP, de Carvalho ACPLF, Santos-Silva AR. Clinicians' perception of oral potentially malignant disorders: a pitfall for image annotation in supervised learning. Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radiol. 2023 Mar 7:S2212-4403(23)00076-7. doi: 10.1016/j.oooo.2023.02.018.

Ano de Catálogo: 2024

Créditos: 12