Questões de Concurso Público INPI 2024 para Pesquisador Em Propriedade Industrial – Área: P5 – Instrumentos E Processos De Medição De Grandezas Físicas, Químicas E Biomédicas/Sensores E Biosensores/Aparelhos De Diagnóstico E Terapia/Biomecânica

A respeito de visualização e manipulação de imagens 3D, julgue o próximo item.

No método de renderização de volume, cada voxel é tratado como um objeto e renderizado individualmente, associando a cada voxel um valor de transparência (ou de opacidade).

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 

A radiômica é um método para extrair, de uma região de interesse traçada na imagem, um grande número de valores (denominados features), os quais quantificam diferentes características do objeto de análise, como tamanho, forma e textura de um tumor em uma imagem de ressonância magnética.

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 

No aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com base em um conjunto de entradas (por exemplo, dados extraídos de imagens médicas de vários pacientes) e de saídas corretas associadas a cada uma dessas entradas (por exemplo, o diagnóstico de cada paciente).

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 

Quando se dispõe de um conjunto limitado de observações (por exemplo, imagens de poucos pacientes) para treinar o modelo, é adequado o uso de algoritmos de aprendizado profundo (deep learning).

Julgue o item subsequente, com relação a aprendizado de máquina, que é uma forma de inteligência artificial com vasta aplicação na área de diagnóstico por imagem. 

PCA (principal component analysis) é uma técnica empregada para reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados, reduzindo o número de valores usados para representar cada observação, mas sem reduzir o número de observações; ela pode ser usada, por exemplo, para reduzir o número de variáveis quantitativas usadas para caracterizar as imagens de cada paciente.