Uma Abordagem de Classificação de Imagens Dermatoscópicas Utilizando Aprendizado Profundo com Redes Neurais Convolucionais

  • Alan Santos
  • Kelson Aires
  • Rodrigo Veras
  • Valeska Uchôa
  • Luís Santos

Resumo


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 dasúltimas camadas totalmente conectadas. A classificação dos dados extráıdos 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.

Publicado
06/07/2017
SANTOS, Alan; AIRES, Kelson; VERAS, Rodrigo; UCHÔA, Valeska; SANTOS, Luís. Uma Abordagem de Classificação de Imagens Dermatoscópicas Utilizando Aprendizado Profundo com Redes Neurais Convolucionais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 17. , 2017, São Paulo. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2017.3717.