Classificação de Espécies de Fungos por Imagens Hiperespectrais utilizando Aprendizagem de Máquina

  • Adriel L. V. Mori UFG
  • Arlindo R. Galvão Filho UFG

Resumo


Este trabalho propõe a classificação de quatro espécies de fungos usando Hyperspectral imaging (HSI) e Machine Learning (ML). A técnica HSI, que adquire dados espectrais de forma rápida e não destrutiva, é usada para melhorar a identificação de espécies fúngicas e automatizar processos manuais em produtos microbiológicos. O estudo se concentra na diferenciação de espécies de fungos usando HSI e aprendizado de máquina supervisionado, alcançando uma acurácia de 97,12% com o classificador de rede neural Multilayer Perceptron (MLP). Os resultados destacam o potencial do uso de ML e HSI na diferenciação de espécies de fungos em ambientes clínicos e microbiológicos.

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Publicado
25/06/2024
MORI, Adriel L. V.; GALVÃO FILHO, Arlindo R.. Classificação de Espécies de Fungos por Imagens Hiperespectrais utilizando Aprendizagem de Máquina. In: CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 24. , 2024, Goiânia/GO. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 1-6. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2024.1515.