Um Sistema de Diagnóstico de Leucemia utilizando CNN's Pré-treinadas e um Comitê de Classificadores

  • Luis H. S. Vogado
  • Rodrigo M. S. Veras
  • Alan R. Andrade
  • Luís G. T. Santos
  • Kelson R. T. Aires
  • Vinicius P. Machado
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2017.3719

Resumo


A leucemia está entre as doenças que mais afligem os jovens e adultos, causando assim uma morte precoce. Para auxiliar os especialistas no diagnóstico dessa doença, existem sistemas de auxílio por computador. Estes evitam que os diagnósticos sofram com variáveis como experiência e o cansaço do especialista, colaborando com uma prescrição de medicamentos mais adequada e evitando um tratamento inadequado. Neste trabalho, é apresentada uma nova metodologia para a criação de um sistema de diagnóstico da leucemia com o uso de CNN's, PCA e um comitê de classificadores. A base de dados ALL-IDB1 foi utilizada na realização dos experimentos e obtivemos 98,14% de acurácia, sobrepondo os resultados apresentados na literatura.

Publicado
06/07/2017
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VOGADO, Luis H. S.; VERAS, Rodrigo M. S.; ANDRADE, Alan R.; SANTOS, Luís G. T.; AIRES, Kelson R. T.; MACHADO, Vinicius P.. Um Sistema de Diagnóstico de Leucemia utilizando CNN's Pré-treinadas e um Comitê de Classificadores. 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.2017.3719.