Detecção de câncer de pele utilizando redes neurais convolucionais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Monografias da UFMT |
Texto Completo: | http://bdm.ufmt.br/handle/1/1885 |
Resumo: | Skin cancer is the most recurrent cancer in Brazil and its lethality rate has increased over the years in the country. On the other hand, if detected early, it has a high rate of technologies, therefore, creating means to assist and accelerate the diagnostic process is paramount. This work uses the download of learning to carry out a classification of skin images of a possible skin cancer, using an ISIC database resampled by the SMOTE method. The results obtained indicated that models created through artificial intelligence can be promising to accelerate the detection of skin cancer. |
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Detecção de câncer de pele utilizando redes neurais convolucionaisCNPQ::ENGENHARIASLesões de peleInteligência artificialTransferência de aprendizadoSmoteMáquina de vetores de suporteSkin lesionsArtificial intelligenceTransfer learningSmoteSupport vector machineSkin cancer is the most recurrent cancer in Brazil and its lethality rate has increased over the years in the country. On the other hand, if detected early, it has a high rate of technologies, therefore, creating means to assist and accelerate the diagnostic process is paramount. This work uses the download of learning to carry out a classification of skin images of a possible skin cancer, using an ISIC database resampled by the SMOTE method. The results obtained indicated that models created through artificial intelligence can be promising to accelerate the detection of skin cancer.O câncer de pele é o câncer mais recorrente no Brasil e sua taxa de letalidade tem aumentado ao decorrer dos anos no país. Por outro lado, caso detectado precocemente tem uma alta taxa de sobrevivência, portando, criar meios que auxiliem e acelerem o processo de diagnostico é primordial. Este trabalho utilizou de transferência de aprendizado para realizar a classificação de imagens de lesões de pele um possível câncer de pele, utilizando a base de dados ISIC reamostrada pelo método SMOTE. Os resultados obtidos indicaram que modelos criados através da inteligência artificial podem ser promissores para aceleram a detecção do câncer de pele.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilInstituto de Engenharia – Várzea GrandeUFMT CUVG - Várzea GrandeEngenharia de Computação - CUVGTeixeira, Raoni Florentino da Silva01158867107http://lattes.cnpq.br/5079017129840047Teixeira, Raoni Florentino da Silva01158867107http://lattes.cnpq.br/5079017129840047Bezerra, Diogo Henrique Duartehttp://lattes.cnpq.br/7941421723739379Ventura, Thiago Meirelleshttp://lattes.cnpq.br/5645243204926918Oliveira, Lucas Steffens de2021-06-28T20:17:09Z2021-05-252021-06-28T20:17:09Z2021-05-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/datasetOLIVEIRA. Lucas Steffens de. Detecção de câncer de pele utilizando redes neurais convolucionais. 2021. 96 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Faculdade de Engenharia, Universidade Federal de Mato Grosso – Campus Universitário de Várzea Grande, Cuiabá, 2021.http://bdm.ufmt.br/handle/1/1885porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2021-07-01T07:00:33Zoai:localhost:1/1885Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.ufmt.br/PUBhttp://200.129.241.122/oai/requestopendoar:2021-07-01T07:00:33falseBiblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.ufmt.br/PUBhttp://200.129.241.122/oai/requestbibliotecacentral@ufmt.br||opendoar:2021-07-01T07:00:33Biblioteca Digital de Monografias da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false |
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