Publicação: Redes Neurais Convolucionais para detecção de câncer de mama utilizando regiões de interesse de imagens infravermelhas
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
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Resumo
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%.
Abstract
Palavras-chave
Câncer de mama, Inteligência artificial, Redes neurais, Densenet, Resnet, Termografia infravermelha
Citação
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.
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