Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33864 |
Resumo: | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) |
id |
UFU_881bec5886d573c1482a92e3a22d02eb |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufu.br:123456789/33864 |
network_acronym_str |
UFU |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFU |
repository_id_str |
|
spelling |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhasCâncer de mamaInteligência artificialRedes neuraisDensenetResnetTermografia infravermelhaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O câncer de mama é o tipo mais comum de câncer entre as mulheres no Brasil e no mundo. A incidência em mulheres jovens vem aumentando ao longo dos anos e o exame padrão ouro para diagnóstico, que é a mamografia, é contraindicado para menores de 40 anos. A termografia surge nesse cenário como uma técnica promissora para detecção precoce e maior taxa de sobrevida desse grupo de mulheres. A análise de imagens termográficas por Redes Neurais Convolucionais tem bons resultados no sentido de aumentar a confiabilidade e a sensibilidade de diagnósticos. Esse trabalho utiliza as redes Densenet201 e Resnet50 em uma base de 72 imagens de pacientes distintas, sendo 38 doentes e 38 saudá- veis. Essas imagens passaram por um pré-processamento antes de serem analisadas, sendo que em uma das etapas de pré-processamento houve um recorte manual apenas da região de interesse das mamas, com o objetivo de avaliar se há uma superioridade de detecção em relação as imagens inteiras. A melhor média de taxa de precisão foi obtida com a rede Densenet201, taxa de aprendizagem de 0.001 e 30 épocas, que chegou a 89%. Já em relação ao f1-score, a rede com melhor desempenho foi a Resnet50, taxa de aprendizagem de 0.0001 e 30 épocas, que chegou a 76%.Universidade Federal de UberlândiaBrasilCiência da ComputaçãoFernandes, Henrique Coelhohttp://lattes.cnpq.br/2439055005598269Gabriel, Paulo Henrique Ribeirohttp://lattes.cnpq.br/3181954061121790Travençolo, Bruno Augusto Nassifhttp://lattes.cnpq.br/2590427557264952Domingos, Adib Cecilio Prado2021-12-27T12:56:25Z2021-12-27T12:56:25Z2021-12-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfDOMINGOS, Adib Cecilio Prado. Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas. 2021. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33864porAttribution-NonCommercial 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2021-12-28T06:14:59Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/33864Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2021-12-28T06:14:59Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas |
title |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas |
spellingShingle |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas Domingos, Adib Cecilio Prado Câncer de mama Inteligência artificial Redes neurais Densenet Resnet Termografia infravermelha CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
title_short |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas |
title_full |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas |
title_fullStr |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas |
title_full_unstemmed |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas |
title_sort |
Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas |
author |
Domingos, Adib Cecilio Prado |
author_facet |
Domingos, Adib Cecilio Prado |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Fernandes, Henrique Coelho http://lattes.cnpq.br/2439055005598269 Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro http://lattes.cnpq.br/3181954061121790 Travençolo, Bruno Augusto Nassif http://lattes.cnpq.br/2590427557264952 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Domingos, Adib Cecilio Prado |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Câncer de mama Inteligência artificial Redes neurais Densenet Resnet Termografia infravermelha CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
topic |
Câncer de mama Inteligência artificial Redes neurais Densenet Resnet Termografia infravermelha CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
description |
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) |
publishDate |
2021 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2021-12-27T12:56:25Z 2021-12-27T12:56:25Z 2021-12-10 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
DOMINGOS, Adib Cecilio Prado. Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas. 2021. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33864 |
identifier_str_mv |
DOMINGOS, Adib Cecilio Prado. Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas. 2021. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. |
url |
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33864 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial 3.0 United States http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Ciência da Computação |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Brasil Ciência da Computação |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFU instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFU |
collection |
Repositório Institucional da UFU |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
diinf@dirbi.ufu.br |
_version_ |
1813711570490884096 |