Uma Abordagem de Classificação de Imagens Dermatoscópicas Utilizando Aprendizado Profundo com Redes Neurais Convolucionais - Santos, Alan; Aires, Kelson; Veras, Rodrigo; Uchôa, Valeska; Santos, Luís (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2017)
A identificação automática do melanoma em imagens dermatoscópicas ainda é um problema de difícil solução. Nesse contexto, esse trabalho propõe uma abordagem de classificação dessas imagens, utilizando Aprendizado Profundo com Redes Neurais Convolucionais. As arquiteturas Alexnet e VGG-F foram treinadas com imagens dermatoscópicas, em seguida, utilizadas como modelo para descrição de características, através das últimas camadas totalmente conectadas. A classificação dos dados extraídos foi realizada por alguns algoritmos tradicionais. No melhor resultado da abordagem, o classificados K-Vizinhos mais Próximos atingiu uma acurácia de 91,5%, com índice kappa igual a 0,83, recall e precisão maiores que 0,9.