Notícias

Banca de DEFESA: FRANCISCO DAS CHAGAS TORRES DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FRANCISCO DAS CHAGAS TORRES DOS SANTOS
DATA: 20/04/2022
HORA: 14:00
LOCAL: Sala Virtual do Google Meet
TÍTULO: DFU-VGG uma nova e aprimorada rede VGG-19 para classificação de úlceras do pé diabético
PALAVRAS-CHAVES: Úlceras do Pé Diabético, CNN, Refinamento, Dropout, Batch Normalization.
PÁGINAS: 51
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Processamento Gráfico (Graphics)
RESUMO:

Uma complicação causada pelo diabetes mellitus é o aparecimento de feridas situadas na região dos pés denominadas Úlceras do Pé Diabético. O tratamento tardio ou inadequado pode acarretar o surgimento de infecção ou isquemia da úlcera que, em estado avançado, pode ocasionar a amputação dos membros inferiores. Neste trabalho, foi realizado um comparativo do desempenho das arquiteturas VGG-16, VGG-19, InceptionV3, ResNet50, InceptionResNetV2, DenseNet201, MobileNetV2 e EfficientNetB0 na classificação de imagens de Úlceras do Pé Diabético de duas bases de dados públicas com um total de 8.250 imagens. Para estas redes, foi aplicado um refinamento profundo com e sem alterações nas camadas finais (totalmente conectadas). Além disso, as redes VGG-16 e VGG-19 sofreram alterações na arquitetura interna, sendo adicionadas  camadas de dropout e batch normalization. A avaliação proposta levou em consideração quatro classes: inexistente (que contém imagens de pele saudável, úlceras em processo de cicatrização e de úlceras sem isquemia ou infecção), isquemia, infecção e ambas (úlceras com isquemia e infecção). As melhores configuração das redes testadas foram as VGG-16 e VGG-19 com uma camada densa de 512 neurônios e com camadas de batch normalization, que obtiveram índice Kappa acima dos 89,00% e uma acurácia média de 93,44% e 93,45%, respectivamente. Os resultados alcançados demonstram que a proposta consegue classificar corretamente as imagens, visto que, nos testes realizados o índice Kappa atingiu valores considerados “Excelentes”.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1579396 - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS
Interno - 1632667 - ANDRE MACEDO SANTANA
Interno - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Externo à Instituição - ANDREA GOMES CAMPOS BIANCHI - UFOP
Notícia cadastrada em: 28/03/2022 17:55
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb05.ufpi.br.instancia1 18/04/2024 22:56