Spotter: sistema de identificação de melanoma em imagens de celular

• Autor(a) principal: Oliveira, Pedro Henrique Mendes de
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/11449/251862
• topic: CNN; Câncer; Telemedicina; IA; Inteligência artificial; Telemedicine; AI

Este trabalho tem como principal objetivo desenvolver uma solução voltada para identificação precoce de possíveis características associadas ao câncer de pele, por meio da análise de sinais cutâneos, utilizando a telemedicina. O aplicativo foi desenvolvido para dispositivos móveis, melhorando a acessibilidade à avaliação dermatológica. Ele permite aos usuários identificarem sinais potencialmente preocupantes, democratizando o acesso a análises especializadas. Além de realizar análises, o aplicativo oferece informações sobre o tema, orientando os usuários sobre as próximas ações a serem tomadas ao identificar características que demandam atenção. Há também uma seção interativa para esclarecer dúvidas sobre o processo de avaliação, proporcionando aos usuários uma compreensão mais profunda. No desenvolvimento do algoritmo destinado a identificar com precisão os diferentes tipos de pintas e lesões cutâneas, conduziu-se um estudo envolvendo arquiteturas de aprendizado profundo. Nesse contexto, as redes neurais convolucionais destacaram-se como a escolha mais eficaz. A integração dessas redes, aliada a um tratamento dos dados e à utilização de um modelo previamente treinado, resultou em um resultado robusto. A proposta do trabalho não só se destaca por sua abordagem tecnológica inovadora, mas também pela amplitude informativa que oferece. O aplicativo representa uma ferramenta abrangente e confiável para identificação precoce de possíveis indicativos de câncer de pele, contribuindo significativamente para a promoção da saúde e bem-estar da comunidade.