Desenvolvimento de uma Arquitetura de Rede Neural Convolucional para a Classificação de Tipos de Câncer de Pele
Resumo
Neste estudo, introduzimos uma rede neural convolucional para auxiliar no diagnóstico de câncer de pele via imagens de lesões cutâneas. Utilizamos uma base de dados pública, incorporando técnicas de aumento de dados para lidar com a variabilidade das características da pele. Após 25 épocas de treinamento, obtivemos resultados promissores, com uma acurácia de 92,91%, AUC de 92,59%, precisão de 85,76% e F1-Score de 81,01%.
Referências
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Esteva, A., Kuprel, B., et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639):115–118.
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Jain, S., Pise, N., et al. (2015). Computer aided melanoma skin cancer detection using image processing. Procedia Computer Science, 48:735–740.
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Vieira, E. Q. (2022). Comparação entre diferentes modelos de redes neurais convolucionais para classificação de melanoma. Universidade de Brasília.
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Vieira, E. Q. (2022). Comparação entre diferentes modelos de redes neurais convolucionais para classificação de melanoma. Universidade de Brasília.
Publicado
03/04/2024
Como Citar
SOUSA, Roney Nogueira de; BRITO, Ana Júlia Lopes de.
Desenvolvimento de uma Arquitetura de Rede Neural Convolucional para a Classificação de Tipos de Câncer de Pele. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (ERCAS), 9. , 2024, Ouro Preto/MG.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 9-12.
DOI: https://doi.org/10.5753/ercas.2024.238514.
