Análise e comparação do desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais artificiais profundas aplicadas á triagem de lesões de pele

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dc.contributor.advisorSilva, Leandro Augusto da
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741por
dc.contributor.authorSantos, André Pires dos
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6542552267763233por
dc.date.accessioned2020-04-16T21:50:54Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:58Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:58Z
dc.date.issued2019-08-08
dc.description.abstractEste trabalho tem como proposta estudar o desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais profundas aplicadas na detecção de lesões dermatológicas. O resultado tem como aplicações secundárias a indicação do encaminhamento correto do paciente e prioridade de atendimento, aumentando assim a eficiência do fluxo de atendimento de pacientes carentes de acesso a essa especialidade médica. O estudo apresenta uma breve introdução dos principais motivos, a origem histórica, o impacto da falta de acesso da população ao sistema de saúde e os potenciais benefícios provenientes da inserção de inteligência artificial nos processos de atendimento. Apresenta ainda uma revisão de trabalhos científicos voltados à classificação de lesões de pele por algoritmos de inteligência artificial e os principais conceitos e histórico de redes neurais artificiais, desde estudos pioneiros até as arquiteturas mais recentes. Como resultados, o trabalho apresenta dois experimentos que somados contemplam diferentes cenários de aplicação das redes neurais profundas para mensurar a acurácia dos algoritmos propostos em classificação de lesões de pele. Os experimentos avaliam o desempenho de diferentes arquiteturas, variando parâmetros e estratégias de inicialização de pesos das redes neurais. Como principais resultados, o trabalho apresenta que a arquitetura GoogLeNet treinada com 24.000 imagens, ao longo de mil épocas utilizando inicialização randômica dos pesos e taxa de aprendizado de - , foi capaz de obter uma acurácia de % para sugestão diagnóstica, % para indicação de prioridade e 96,03% para o encaminhamento apropriado do paciente em um conjunto de teste composto por 6.975 imagens.por
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationSANTOS, André Pires dos. Análise e comparação do desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais artificiais profundas aplicadas á triagem de lesões de pele. 2019. 95 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24505
dc.keywordsdeep neural networkseng
dc.keywordscomputer visioneng
dc.keywordsskin lesionseng
dc.keywordsdermatologypor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectredes neurais profundaspor
dc.subjectvisão computacionalpor
dc.subjectlesões de pelepor
dc.subjectdermatologiapor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleAnálise e comparação do desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais artificiais profundas aplicadas á triagem de lesões de pelepor
dc.typeDissertaçãopor
local.contributor.board1Marengoni, Mauricio
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1974791787566027por
local.contributor.board2Ayres, Fabio José
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6229400946752974por
local.publisher.countryBrasilpor
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)por
local.publisher.initialsUPMpor
local.publisher.programEngenharia Elétricapor
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