Revolução do aprendizado profundo na análise de imagens de dermatoscopia

Resumo:

A dermatoscopia é uma técnica não invasiva de imagem da pele que permite a visualização de características de neoplasias melanocíticas pigmentadas que não são discerníveis a olho nu. Embora os estudos sobre a análise automatizada de imagens dermatoscópicas datem de meados da década de 1990, devido a vários fatores (falta de conjuntos de dados disponíveis publicamente, software de código aberto, poder computacional, etc.), o campo progrediu lentamente em suas duas primeiras décadas. Com o lançamento de um grande conjunto de dados público pela International Skin Imaging Collaboration em 2016, o desenvolvimento de software de código aberto para redes neurais convolucionais e a disponibilidade de unidades de processamento gráfico (GPUs) de baixo custo, a análise de imagens dermatoscópicas tornou-se recentemente um campo de pesquisa muito ativo. Nesta apresentação, farei primeiro uma visão geral histórica da análise de imagens dermatoscópicas e, em seguida, discutirei os desenvolvimentos mais recentes nesta área, impulsionados pela revolução do aprendizado profundo.

Biografia:

M. Emre Celebi recebeu seu doutorado em Ciência da Computação e Engenharia pela Universidade do Texas em Arlington (EUA) em 2006. Atualmente, ele é professor e chefe do Departamento de Ciência da Computação e Engenharia da Universidade Central do Arkansas.

O Dr. Celebi tem se dedicado ativamente à pesquisa em processamento/análise de imagens e mineração de dados, com ênfase em análise de imagens médicas, processamento de imagens coloridas e agrupamento particional. Ele trabalhou em diversos projetos financiados pela Fundação Nacional de Ciência dos EUA e pelos Institutos Nacionais de Saúde dos EUA e publicou mais de 170 artigos em periódicos e anais de conferências de renome. Em setembro de 2024, seu trabalho havia recebido mais de 18.000 citações, com um índice h de 61 (Google Scholar). De acordo com um estudo de 2023 da Universidade Stanford, baseado no índice de citação composto (um indicador do impacto das citações ao longo da carreira), o Dr. Celebi ficou em 941º lugar entre 356.955 pesquisadores em Inteligência Artificial e Processamento de Imagens, o que o coloca entre os 0,26% melhores de sua área.

O Dr. Celebi atuou como membro do conselho editorial de diversos periódicos internacionais com revisão por pares (incluindo o IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Expert Systems with Applications, Computers in Biology and Medicine e Journal of Electronic Imaging), revisou artigos para mais de 120 periódicos internacionais e participou do comitê de programa de mais de 130 conferências internacionais. Ele foi convidado como palestrante para diversos colóquios, workshops e conferências, é o organizador de vários workshops e editor de diversas edições especiais de periódicos, livros e coleções de livros. É membro sênior do IEEE (desde 2011) e membro da SPIE (desde 2021).