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	<metadata ReferenceType="Conference Proceedings">
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		<citationkey>BeltrameJúTeSaLoRo:2018:AlSeBi</citationkey>
		<title>Algoritmos de Segmentação Bio-Inspirados Aplicados a Imagens Medicas de Ultrassom e fMRI</title>
		<format>On-line</format>
		<year>2018</year>
		<date>Oct. 29 - Nov. 1, 2018</date>
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		<author>Beltrame, Fernanda S.,</author>
		<author>Júnior, Joao Aurelio Francisco,</author>
		<author>Tenório, Lucas B. de Oliveira,</author>
		<author>Santos, Ricardo M.,</author>
		<author>Lopes, Guilherme Alberto W.,</author>
		<author>Rodrigues, Paulo Sérgio Silva,</author>
		<affiliation>Centro Universitário FEI</affiliation>
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		<editor>Ross, Arun,</editor>
		<editor>Gastal, Eduardo S. L.,</editor>
		<editor>Jorge, Joaquim A.,</editor>
		<editor>Queiroz, Ricardo L. de,</editor>
		<editor>Minetto, Rodrigo,</editor>
		<editor>Sarkar, Sudeep,</editor>
		<editor>Papa, João Paulo,</editor>
		<editor>Oliveira, Manuel M.,</editor>
		<editor>Arbeláez, Pablo,</editor>
		<editor>Mery, Domingo,</editor>
		<editor>Oliveira, Maria Cristina Ferreira de,</editor>
		<editor>Spina, Thiago Vallin,</editor>
		<editor>Mendes, Caroline Mazetto,</editor>
		<editor>Costa, Henrique Sérgio Gutierrez,</editor>
		<editor>Mejail, Marta Estela,</editor>
		<editor>Geus, Klaus de,</editor>
		<editor>Scheer, Sergio,</editor>
		<e-mailaddress>ricardo_morello@hotmail.com</e-mailaddress>
		<conferencename>Conference on Graphics, Patterns and Images, 31 (SIBGRAPI)</conferencename>
		<conferencelocation>Foz do Iguaçu, PR, Brazil</conferencelocation>
		<booktitle>Proceedings</booktitle>
		<publisher>Sociedade Brasileira de Computação</publisher>
		<publisheraddress>Porto Alegre</publisheraddress>
		<documentstage>not transferred</documentstage>
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		<tertiarytype>Undergraduate Work</tertiarytype>
		<keywords>Image segmentation, bio-inspired algorithms, medical imaging, Human Connectome Project.</keywords>
		<abstract>A área médica é uma das que mais demanda e consome o desenvolvimento de novas tecnologias. Entre os métodos mais desafiadores está a segmentação prévia de imagens médicas em pipelines para diversas aplicações. Uma das técnicas mais utilizadas é a otimização de soluções, que recentemente tem sido realizada com algoritmos bio-inspirados. Tais soluções alcançaram grande sucesso, produzindo o aparecimento de diversos algoritmos novos que, inspirados no comportamento natural de muitas especies, conseguem alcançar soluções próximas a soluções força-bruta, mas com um tempo computacional bem baixo e aceitável. Entre os algoritmos mais recentes, estão o Krill Herd (KH), Cuckoo Search (CS) e Elephant Herding Optimization (EHO). O presente trabalho propõe a utilização dos algoritmos recentes de otimização KH, CS e EHO em duas bases de imagens medicas. Os resultados indicam que os três algoritmos apresentam performances similares, com o EHO obtendo a melhor performance dentre os três.</abstract>
		<language>pt</language>
		<targetfile>paper-cc5661-grupo.pdf</targetfile>
		<usergroup>ricardo_morello@hotmail.com</usergroup>
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