FRACTURE VISION

VALTER SANTIAGO ROSA FILHO; CARLOS HENRIQUE NEVES JUNIOR; FELIPE GABRIEL CORREA DA SILVA; GUILHERME ROSA CAMPANHA; ISABELA BRITO PESSOA; LEANDRO DE JESUS LUNA; MARCOS MOURA DOS SANTOS

FRACTURE VISION

Autores

VALTER SANTIAGO ROSA FILHO FIAP – Centro Universitário
CARLOS HENRIQUE NEVES JUNIOR FIAP – Centro Universitário
FELIPE GABRIEL CORREA DA SILVA FIAP – Centro Universitário
GUILHERME ROSA CAMPANHA FIAP – Centro Universitário
ISABELA BRITO PESSOA FIAP – Centro Universitário
LEANDRO DE JESUS LUNA FIAP – Centro Universitário
MARCOS MOURA DOS SANTOS FIAP – Centro Universitário

Palavras-chave:

FRACTURE VISION, VISÃO COMPUTACIONAL, DIAGNÓSTICO MÉDICO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RAIO-X

Resumo

O FractureVision utiliza visão computacional para detectar fraturas ósseas em imagens de raio-X da mão em tempo real. Por meio de algoritmos avançados de inteligência artificial, o sistema identifica diferentes tipos de fraturas com alta precisão, fornecendo resultados instantâneos por meio de uma interface intuitiva. O FractureVision agiliza o processo diagnóstico, melhora a eficiência operacional em ambientes médicos e reduz a carga de trabalho de profissionais de saúde. O projeto inclui uma aplicação web para visualização de resultados e relatórios, contribuindo para a modernização do diagnóstico médico.

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Publicado

01-07-2025

Como Citar

VALTER SANTIAGO ROSA FILHO, CARLOS HENRIQUE NEVES JUNIOR, FELIPE GABRIEL CORREA DA SILVA, GUILHERME ROSA CAMPANHA, ISABELA BRITO PESSOA, LEANDRO DE JESUS LUNA, & MARCOS MOURA DOS SANTOS. (2025). FRACTURE VISION. Future Makers, 3(1). Recuperado de https://periodicos.fiap.com.br/index.php/rc/article/view/39