1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Engenharia Mecânica (FEMEC)
3. TCC - Engenharia Mecatrônica

ORCID:	http://orcid.org/0000-0003-2673-3125
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Classificação de lesões da cavidade bucal baseada em aprendizagem profunda em ambiente remoto
Author:	Carvalho, Rafael Henrique de Oliveira
First Advisor:	Nascimento, Marcelo Zanchetta do
First member of the Committee:	Miani, Rodrigo Sanches
Second member of the Committee:	Silva, Adriano Barbosa
Summary:	A displasia epitelial oral é um precursor relativamente comum do câncer de boca em que sua progressão para o câncer varia de 6% a 36%. Existem várias técnicas de imagem empregadas em seu diagnóstico. A análise histológica de imagens suportada pelos sistemas computacionais mostrou-se bastante eficaz no diagnóstico da doença. Neste trabalho, é apresentada uma abordagem para quantificar e classificar amostras de tecido bucal com uso de redes neurais convolucionais (AlexNet, Vgg16 e ResNet) e transferência de aprendizado. A transferência de aprendizado utilizada foi a baseada em rede, em que se emprega a reutilização de uma parte da rede pré-treinada no domínio da fonte, para aplicação no domínio destino. Devido ao tamanho do banco de imagens, aplicou-se uma etapa de aumento de dados para avaliar a acurácia das arquiteturas das redes. Definiu-se 30% das imagens, aleatoriamente selecionadas, para o grupo de teste e dentre 70% restantes, 90% ficariam para o grupo de treinamento e outros 10% para a validação. Ao final do treinamento obteve-se resultados relevantes, atingindo 96,56% de acurácia com a ResNet18 e 94,33% com a VGG16. Esse estudo ainda apresenta uma aplicação para dispositivos móveis para disponibilizar ao usuário um meio de classificar imagens histológicas. Essa aplicação é composta por um bot do Telegram e algoritmos em linguagem MatLab para as execução das CNNs. Levando em consideração o contexto pandêmico da COVID-19, esses resultados são considerados relevantes e essa abordagem pode ser útil como um protocolo que contribuirá na análise de diagnóstico de lesões da cavidade oral.
Keywords:	Telegram Imagens histológicas Cavidade oral CNNs Transferência de aprendizado Dispositivos móveis
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	CARVALHO, Rafael Henrique de Oliveira. Classificação de lesões da cavidade bucal baseada em aprendizagem profunda em ambiente remoto. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34391
Date of defense:	15-Jun-2021
Appears in Collections:	TCC - Engenharia Mecatrônica

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