Redes Neurais Convolucionais Aplicadas no Diagnóstico do Câncer de Pulmão - Bessa, Willian Ramon Barbosa; Nascimento, Rhaylson Silva do; Alves Filho, Sebastião Emídio; Silva, Marcelino Pereira Dos Santos; Mendes Neto, Francisco Milton (Anais do Encontro Unificado de Computação do Piauí (ENUCOMPI), 2021)
Este trabalho apresenta uma análise comparativa da aplicação de diferentes arquitetura de redes neurais convolucionais no diagnóstico do câncer de pulmão. São detalhados três modelos de redes implementados para o diagnóstico da enfermidade, baseados nas arquiteturas ResNet50v2, Xception e rede sequencial. A fim de melhorar a classificação final, propõe-se também o uso de um método baseado em votação. O treinamento e validação das redes se deu com base no conjunto de dados IQ-OTHNCCD da Universidade de Wasit. O modelo baseado em votação apresentou acurácia geral de 92%, sendo capaz de detectar 99% dos tumores malignos, 95% das tomografias normais e 71% dos tumores benignos.