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Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Classificação de núcleos com diferentes níveis de displasia em imagens histológicas
Título(s) alternativo(s): Classification of nuclei with different levels of dysplasia in histological images
Autor(es): Gomes, João Marcos de Freitas Moreira
Primeiro orientador: Nascimento, Marcelo Zanchetta do
Primeiro membro da banca: Silva, Adriano Barbosa
Segundo membro da banca: Martins, Luiz Gustavo Almeida
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
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::MORFOLOGIA::HISTOLOGIA
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32525
Data de defesa: 18-Jul-2021
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