Classificação de núcleos com diferentes níveis de displasia em imagens histológicas

Gomes, João Marcos de Freitas Moreira

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Gomes, João Marcos de Freitas Moreira	-
dc.date.accessioned	2021-07-26T18:16:40Z	-
dc.date.available	2021-07-26T18:16:40Z	-
dc.date.issued	2021-07-18	-
dc.identifier.citation	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.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32525	-
dc.description.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%.	pt_BR
dc.description.sponsorship	Pesquisa sem auxílio de agências de fomento	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Processamento de imagem	pt_BR
dc.subject	Image processing	pt_BR
dc.subject	Aprendizagem de máquina	pt_BR
dc.subject	Machine learning	pt_BR
dc.title	Classificação de núcleos com diferentes níveis de displasia em imagens histológicas	pt_BR
dc.title.alternative	Classification of nuclei with different levels of dysplasia in histological images	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Nascimento, Marcelo Zanchetta do	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/5800175874658088	pt_BR
dc.contributor.referee1	Silva, Adriano Barbosa	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/7862099925808472	pt_BR
dc.contributor.referee2	Martins, Luiz Gustavo Almeida	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/2546751023256424	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/6254524532337225	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.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%.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Ciência da Computação	pt_BR
dc.sizeorduration	56	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::MORFOLOGIA::HISTOLOGIA	pt_BR
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