Unicamp
Sandra Avila
Biografia
Sandra Avila é professora no Instituto de Computação (IC) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) desde Fevereiro de 2017. É doutora em Ciência da Computação, com duplo diploma, pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pela Université Pierre et Marie Curie (UPMC Sorbonne, Paris 6, França), em 2013. Suas pesquisas estão voltados para as áreas de Aprendizado de Máquina e Visão Computacional, com ênfase na caracterização/classificação de imagens e vídeos. Tem interesse em problemas relacionados à Análise de Mídias Sensíveis, Análise de Imagens Médicas e Geofísica Aplicada.
Diagnóstico Precoce do Câncer de Pele com Redes Adversariais Generativas
Detectar precocemente o câncer de pele é crucial: a taxa de sobrevivência é muito alta, cerca de 97% para o diagnóstico precoce, mas cai substancialmente para 14% se o câncer atingir seus estágios finais. Atualmente, as redes neurais profundas apresentam os melhores resultados na classificação automática de câncer de pele. Para impulsionar os resultados, uma das limitações é a escassez de dados anotados, que exige muito esforço dos médicos especialistas. Para contornar este problema, exploramos as Redes Adversariais Generativas (GANs, Generative Adversarial Networks) para gerar imagens sintéticas realistas de lesões de pele. Nesta conversa, vamos apresentar a nossa abordagem baseada em GANs para a classificação de câncer de pele.