1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorSilva, Paulo Vitor Costa-
dc.date.accessioned2023-12-13T12:45:38Z-
dc.date.available2023-12-13T12:45:38Z-
dc.date.issued2023-12-04-
dc.identifier.citationSILVA, Paulo Vitor Costa. Classificação de imagens térmicas para detecção do câncer de mama utilizando um comitê de classificadores. 2023. 34 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39939-
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectCâncerpt_BR
dc.subjectImagenspt_BR
dc.subjectTermografiapt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectComitêpt_BR
dc.titleClassificação de imagens térmicas para detecção do câncer de mama utilizando um comitê de classificadorespt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Fernandes, Henrique Coelho-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2439055005598269pt_BR
dc.contributor.referee1Sendin, Ivan da Silva-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3974513105953302pt_BR
dc.contributor.referee2Nascimento, Marcelo Zanchetta do-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5800175874658088pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6242268928539002pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO câncer de mama é uma enfermidade que afeta milhares de mulheres anualmente no Brasil. A detecção precoce é crucial para aumentar as chances de recuperação, e a mamografia o exame mais comumente utilizado para esse fim, embora possa ser desconfortável e, em alguns casos, não seja recomendada. Nesse contexto, a termografia infravermelha surge como uma alternativa atrativa para auxiliar no diagnóstico do câncer de mama. Este trabalho abordou a classificação de imagens infravermelhas da mama de pacientes saudáveis e doentes, provenientes da base de dados Database For Mastology Research (DMR-IR), com o objetivo de identificar aquelas que apresentam a doença. Para realizar a classificação, foi feito o uso redes neurais convolucionais pré-treinadas, bem como dois comitês de classificadores, destacando-se o comitê do tipo voto majoritário. Este último apresentou resultados notáveis quando comparado com cada CNN individualmente, atingindo uma acurácia de 90, 91% e um F1-Score de 92, 31%. Esses resultados validam a eficácia do uso de comitês de classificadores como uma estratégia promissora para aprimorar a detecção de câncer de mama por meio de imagens infravermelhas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration34pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.orcid.putcode148696708-
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