Estudo e Implementação de Algoritmos de Agrupamento e de Rotulação Aplicados no Diagnóstico por Imagens de Patologias Renais
Resumo
Este artigo propõe a aplicação de algoritmos de agrupamento e rotulação para o auxílio no diagnóstico de patologias renais. As informações são extraídas das imagens renais fornecidas em conjunto com a base de dados contendo registros de diagnóstico de nefrologias. Através dos algoritmos de aprendizagem não supervisionada, diferentes grupos são formados. Por intermédio do algoritmo rotulador, os principais atributos que caracterizam cada grupo se revelam, facilitando sua compreensão. O artigo demonstra também a influência de tais informações extraídas das imagens, bem como o auxílio no processo de aquisição de conhecimento promovido pelo agrupamento e rotulação.
Referências
Gonzalez, R.C., Woods, R.E. (2009) “Digital image processing”, Prentice Hall, Nova Jersey, v.2.
Santos, C.N. (2005) “Aprendizado de máquina na identificação de sintagmas nominais: O caso do português brasileiro”
Barber, D. (2012) “Bayesian Reasoning and Machine Learning”, Cambridge University, New York, NY.
Lucas, A.L., Vinicius, P.M. and Ricardo, A.L.R (2014) “Automatic Cluster Labeling through Artificial Neural Networks” International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Beijin, China. Pedregosa, et al. (2011) “Scikit-learn: Machine Learning in Python”, JMLR 12, pp. 2825-2830, https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#
Weiner, E. B.O., Alisson, F.P., Sandro, R.F., Silvana, T.F. (2014) “Classificação de Padrões Utilizando Descritores de Textura”, SIMMEC/EMMCOMP, Juiz de Fora, MG.