Publicação: Classificação de núcleos com diferentes níveis de displasia em imagens histológicas
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO, CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::MORFOLOGIA::HISTOLOGIA
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Resumo
O trabalho propõe um sistema capaz de avaliar as imagens de diversos graus de displasia epitelial oral e classificá-las entre os grupos saudável, leve, moderada e severa, de acordo com o grau de displasia presente na imagem. Com o uso do classificador Random Forest e descritores morfológicos, descritores de Haralick, matriz de co-ocorrência estrutural, índice de Moran e entropias, foi possível obter um classificador de lesões multi-classe com acurácia de 82,5%.
Abstract
This work proposes a system capable of evaluating images of different degrees of oral epithelial dysplasia and classifying them into healthy, mild, moderate and severe groups, according to the degree of dysplasia presented in the image. Using the Random Forest classifier and morphological descriptors, Haralick descriptors, structural co-occurrence matrix, Moran's I and entropies, it was possible to obtain a multi-class lesion classifier with an accuracy of 82.5%.
Palavras-chave
Processamento de imagem, Image processing, Aprendizagem de máquina, Machine learning
Citação
GOMES, João Marcos de Freitas Moreira. Classificação de núcleos com diferentes níveis de displasia em imagens histológicas. 2021. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.