Faculdade de Computação e Informática (FCI)

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Estudo comparativo de modelos de deep learning para classificação de lesões cutâneas
Carrera, Augusto Esteves; Almeida, Gabriel Marques G. (2024-12-08)
Faculdade de Computação e Informática (FCI)
Melanoma, um tipo de câncer de pele originado nos melanócitos, é mais prevalente entre adultos de pele branca, representando 4% das neoplasias malignas no Brasil.Avanços recentes, como a dermatoscopia e os medicamentos imunoterápicos, têm contribuído significativamente para a melhora da sobrevida dos pacientes, reforçando a importância da detecção precoce. Este estudo propõe uma análise comparativa de modelos de deep learning, AlexNet, VGG16 e ResNet50, para a classificação de lesões cutâneas benignas e malignas, utilizando um dataset desbalanceado extraído do ISIC Archive. Métodos de data augmentation e undersampling foram aplicados para avaliar seu impacto no desempenho dos modelos. Entre os experimentos realizados, o modelo ResNet50, treinado sem data augmentation e com o dataset desbalanceado, obteve o melhor desempenho, com 88% de acurácia. No entanto, esse resultado foi influenciado pela predominância de uma "superclasse", que representa 63% das imagens do dataset.Além disso, foi desenvolvida uma aplicação em Flask para auxiliar na previsão do tipo de câncer de pele, classificando as lesões em cinco categorias.