Caracterização do Tecido Tireoidiano por Meio da Análise de Imagens Hiperespectrais Utilizando Aprendizagem Profunda
Resumo
A tipificação de tecidos tireoidianos é essencial para identificar anomalias celulares em biópsias, contribuindo para o diagnóstico de patologias da tireoide. Diferente das abordagens tradicionais de visão computacional, esta tese propõe uma metodologia inovadora baseada na interação da luz com o tecido, representada por espectros de intensidades, modelados como imagens hiperespectrais. Foram avaliadas seis abordagens, incluindo métodos tradicionais e profundos, com destaque para redes neurais convolucionais unidimensionais, que atingiram 97,60% de acurácia. Os resultados demonstram eficiência superior na detecção de patologias em comparação com análises convencionais, destacando o potencial para avanços na patologia moderna.Referências
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Publicado
09/06/2025
Como Citar
BAFFA, Matheus de Freitas Oliveira; FELIPE, Joaquim Cezar.
Caracterização do Tecido Tireoidiano por Meio da Análise de Imagens Hiperespectrais Utilizando Aprendizagem Profunda. In: PRÊMIO ARTUR ZIVIANI - CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES (DOUTORADO) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 25. , 2025, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 163-168.
ISSN 2763-8987.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2025.6915.
