Inteligência artificial e redes neurais convolucionais aplicada no reconhecimento de tumores em imagens de ressonância magnética

• Autor(a) principal: BARRA, João Vitor de Alcântara
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Scientia – Repositório Institucional
• Texto Completo: https://repositorio.pgsskroton.com//handle/123456789/37982
• topic: Rede Neural Artificial; Rede Neural Convolucional; Modelo; Tumores

Os tumores são doenças extremamente agressivas entre qualquer faixa etária, sabendo disso, o resultado do exame pode influenciar totalmente nas chances de cura do paciente, então quanto mais preciso o resultado melhor será para o paciente, no entanto, a classificação manual pode gerar falhas que resultam em problemas, isso acaba influenciando de maneira negativa o resultado, assim existe a necessidade de haver algo que interfira e ajude os profissionais da área a diminuírem os alarmes falsos e s demora nos diagnósticos. O presente trabalho tem como objetivo abordar um método de classificação automatizada através das CNNs para dar solução a estes problemas, dando assim suporte aos profissionais da área a descartar falsos alarmes e dar um diagnostico cada vez mais preciso, aumentando a taxa de cura do paciente, ou então, evitar que um paciente com falso alarme comece um tratamento nocivo e extremamente prejudicial à saúde. A metodologia utilizada foi a revisão bibliográfica e foi utilizado livros, artigos científicos e monografias dos registrados nos últimos catorze anos. Após a elaboração do trabalho foi possível notar que mesmo com o modelo básico que foi construído no trabalho o método de classificação automatizada mostrou maior eficiência em comparação com a manual, apresentando bons resultados, assim dando suporte e base as decisões e diagnósticos dos profissionais da área.