Aplicação de Redes de Aprendizado Profundo e Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Classificar Imagens de Câncer de Pele - Sá, João P. C. A. de; Ensina, Leandro A.; Jeronymo, Daniel C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2024)
O câncer de pele representa um grande desafio para a saúde pública, demandando de tecnologias que auxiliem em seu diagnóstico. Neste trabalho, propomos um método que combina algoritmos de aprendizagem profunda, utilizados para a extração de atributos de imagens de câncer de pele, e algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais, utilizados como classificadores. Para isso, empregamos em nossos experimentos o conjunto de dados HAM10000 que nos permite realizar a classificação multiclasse. Utilizamos a rede convolucional VGG como extrator de atributos, os quais foram usados como entrada para algoritmos como Perceptron e LR realizarem a tarefa de classificação. Os resultados alcançados demonstram boa efetividade do nosso método, amparando a continuidade de nossa pesquisa.