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: Anais do XIV Encontro Unificado de Computação do Piauí e XI Simpósio de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/enucompi.2021.17749, 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.