Classificação de queixas dermatológicas usando redes neurais convolucionais.

• Autor(a) principal: NÓBREGA, Pedro Henrique de Moraes.
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30477
• topic: Redes neurais convolucionais; Dermatologia e tecnologia; Inteligência artificial; Queixas dermatológicas faciais; Classificação de imagens; Deep learning; Aprendizagem profunda; Imagens médicas - processamento; Processamento de imagens médicas; Medicina e inteligência artificial; Convolutional Neural Networks; Dermatology and technology; Artificial intelligence; Facial dermatological complaints; Image rating; Deep learning; Medical imaging - processing; Medical image processing; Medicine and artificial intelligence; Ciência da Computação.

Queixas dermatológicas estéticas, mesmo não representando riscos à vida, podem ter um impacto significativo na autoestima das pessoas e, consequentemente, causar danos à saúde emocional. Com o intuito de auxiliar profissionais da área de estética na identificação e tratamento desses problemas, foi proposta a criação de um aplicativo que possui, entre suas funcionalidades, a classificação de queixas dermatológicas, tais como desidratação, acne, oleosidade, comedões, rugas, flacidez, hiperpigmentação e lesões cutâneas. Com a utilização de técnicas de aprendizado de máquina, especialmente redes neurais convolucionais, a classificação de imagens tem se tornado cada vez mais precisa. Com base nisso, o objetivo deste projeto é utilizar redes neurais convolucionais para criar um modelo que possa integrar o aplicativo acima referido, visando a classificação dessas queixas dermatológicas. Para isso, será realizado o treinamento de um modelo com um conjunto de dados contendo imagens de cada tipo de queixa, possibilitando a classificação das imagens enviadas pelo usuário e a identificação das queixas presentes nelas.