Otimização de CNN aplicada ao Diagnóstico de Melanoma

  • Carlos Vinicios Martins Rocha UFMA
  • Lucas Bezerra Maia UFMA
  • Geraldo Braz Junior UFMA
  • João Dallyson Sousa de Almeida UFMA
  • Anselmo Cardoso de Paiva UFMA

Resumo


O melanoma é o câncer de pele mais letal em comparação aos ou- tros, entretanto, os pacientes apresentam um elevado ı́ndice de cura quando diagnosticado em seu estágio inicial. Por este motivo, tem sido propostas abor- dagens para o diagnóstico e detecção automática propostas por diferentes au- tores. Entretanto, o treinamento de modelos em bases de dados pequenas e não balanceadas apresentam diversos obstáculos. Dessa forma, esse trabalho em andamento tem o objetivo aplicar as técnicas de transferência de aprendizado para treinamento de modelos capazes de auxiliar no diagnóstico e triagem do melanoma. Resultado preliminares mostraram que uso da geração de dados sintéticos em conjunto com o fine-tuning da VGG16, apresentaram melhorias cruciais, aproximadamente 100% de sensibilidade e 93,75% de especificidade.

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Publicado
11/06/2019
ROCHA, Carlos Vinicios Martins; MAIA, Lucas Bezerra ; JUNIOR, Geraldo Braz; DE ALMEIDA, João Dallyson Sousa; DE PAIVA, Anselmo Cardoso. Otimização de CNN aplicada ao Diagnóstico de Melanoma. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 19. , 2019, Niterói. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 336-341. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2019.6272.

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