Aumento de Dados Utilizando Firefly e Level Sets Aplicado à Segmentação de Imagens Médicas e Biológicas - Laheras, Lucas P.; Rodrigues, Paulo S.; Lopes, Francisco J. P.; Palmeira, Ondina F. J.; Falcão, Alexandre X.; Benato, Bárbara C.; Giraldi, Gilson A. (Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 2021)
Estima-se que cerca de 75 % dos genes associados a doenças em humanos tenham homólogos em Drosophila melanogaster. Apesar dos recentes avanços nas tecnologias de captura de imagens biológicas e médicas, para a contagem de células coletadas in vivo, ainda é necessário fazer o processo manual de segmentação. Por outro lado, redes convolucionais vêm avançando e obtendo bons resultados, especialmente em bases com grande volume. Esse trabalho propõe a adaptação de uma técnica de aumento de dados, incrementando um pipeline de segmentação específico para imagens de microscopia confocal, e utiliza os resultados no treinamento de segmentações utilizando uma rede neural U-Net.