Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Domingos, Adib Cecilio Prado
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