Dissertação de Mestrado

Human-Centered Design of a Semantic Annotation Tool

Miguel Guerreiro Girão Bastos — 2024

Informações chave

Autores:

Miguel Guerreiro Girão Bastos (Miguel Guerreiro Girão Bastos)

Orientadores:

Jacinto Carlos Marques Peixoto do Nascimento (Jacinto Carlos Marques Peixoto do Nascimento); Francisco Maria Galamba Ferrari Calisto (Francisco Maria Calisto)

Publicado em

7 de novembro de 2024

Resumo

Breast cancer is the most frequently diagnosed cancer among women and the leading cause of cancer-related mortality. Artificial intelligence models can play a crucial role in enhancing diagnosis and treatment. These models rely on detailed information, such as lesion characteristics, provided through semantic annotation of medical images. This work developed a web-based system for semantic annotation integrated into a breast cancer imaging framework. Using a human-centered design approach, iterative development was guided by clinician feedback to ensure seamless integration into clinical workflows. User testing showed the system to be intuitive and adaptable across varying levels of clinical experience, with positive feedback leading to further refinements. The system’s output will be used to train machine learning models to assist clinicians in decision-making. Successfully integrated into real-world clinical practice, this tool has the potential to enhance breast cancer diagnosis and treatment.

Detalhes da publicação

Autores da comunidade :

Orientadores desta instituição:

Designação

Master of Science Degree in Information Systems and Computer Engineering

Domínio Científico (FOS)

computer-and-information-sciences - Ciências da Computação e da Informação

Palavras-chave

  • Human-Computer Interaction
  • Artificial Intelligence
  • Breast Cancer

Idioma da publicação (código ISO)

eng - Inglês

Identificador alternativo (URI)

http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.16405.95204

Acesso à publicação:

Acesso Aberto

Nome da instituição

Instituto Superior Técnico

Entidade financiadora da bolsa/projeto

Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Nome da bolsa/projeto: Multiple Instance Attention Learning for Multimodal Breast Cancer Diagnosis (MIA-BREAST)

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Fonte de financiamento: LARSyS - FCT Project

Identificador da Entidade Financiadora: http://dx.doi.org/10.13039/501100001871

Tipo de identificador da Entidade Financiadora: Crossref Funder

Número de bolsa/projeto: 2022.04485.PTDC