Publicação: Detecção de câncer de mama por meio de imagens infravermelhas utilizando Redes Neurais Convolucionais
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
O câncer de mama é responsável pelo maior número de mortes de mulheres no mundo todo. A detecção precoce da doença é essencial para o aumento das chances de tratamento e cura das pacientes. A termografia infravermelha tem se manifestado como uma técnica promissora para o diagnóstico da doença devido ao baixo custo, não trazer riscos às pacientes e pela possibilidade de ser feito em mulheres jovens. Esse trabalho utiliza Redes Neurais Convolucionais (algoritmos de Deep Learning) em uma base de 440 imagens de 88 pacientes distintas, com o objetivo de classificá-las em portadora ou não de câncer de mama. Foi utilizada transferência de aprendizado das arquiteturas de redes neurais convolucionais: alexnet, googlenet, resnet-18, vgg-16 e vgg-19.
Os melhores resultados foram obtidos utilizando as arquiteturas de rede neural convolucional vgg-16 com 77,5% de acurácia, 85,0% de sensibilidade e 70,0% de especificidade e com a vgg-19 com 77,5% de acurácia, 90,0% de sensibilidade e 65,0% de especificidade.
Abstract
Palavras-chave
Deep Learning, Redes Neurais Convolucionais, Câncer de Mama, Termografia infravermelha, Transferência de Aprendizado
Citação
CHAVES, Esdras de Lima. Detecção de câncer de mama por meio de imagens infravermelhas utilizando Redes Neurais Convolucionais. 2019. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.