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Banca de DEFESA: NAYARA HOLANDA DE MOURA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: NAYARA HOLANDA DE MOURA
DATA: 04/04/2018
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Videoconferência do PPGCC
TÍTULO: Combinação da regra ABCD e CNN’s Pré-treinadas no Diagnóstico Automático de Melanoma
PALAVRAS-CHAVES: Melanoma. Descritor Híbrido. MultiLayer Perceptron.
PÁGINAS: 61
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

Melanoma é um tipo maligno de lesão de pele, e atualmente está entre os tipos de câncer existentes mais perigosos. Entretanto, o diagnóstico precoce dessa doença proporciona ao paciente uma maior chance de cura. Neste cenário, métodos computacionais para processamento e análise de imagens de lesão de pele têm sido estudados e desenvolvidos para auxiliar os profissionais da área médica. Esses métodos pretendem possibilitar ao profissional uma facilidade e rapidez em relação ao diagnóstico da patologia através da interpretação de imagens médicas. Neste trabalho desenvolve-se um método computacional visando auxiliar os médicos dermatologistas no diagnóstico de lesões de pele em melanoma ou não-melanoma por meio de imagens dermatoscópicas. Com este método pretende-se classificar as lesões de pele utilizando um descritor híbrido. Esse descritor é obtido a partir da combinação da regra ABCD (Assimetria, Borda, Cor e Diâmetro) e Redes Neurais Convolucionais (CNNs): CaffeNet, Vgg-m, Vgg-verydeep-19, Vgg-f e Vgg-s. Além disso, é realizado nesse descritor híbrido uma seleção de atributos com o algoritmo Gain Ratio Information. As características extraídas das imagens são utilizadas como entradas para o classificador MLP (MultiLayer Perceptron). Foram utilizadas imagens de lesão de pele de 2 bases de imagens públicas: PH² e DermIS. O resultado obtido na classificação foi uma taxa de acerto igual a 94,9% e um índice Kappa de 0,8944.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1579396 - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS
Interno - 1350246 - KELSON ROMULO TEIXEIRA AIRES
Interno - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Externo à Instituição - FÁTIMA NELSIZEUMA SOMBRA DE MEDEIROS - UFC
Notícia cadastrada em: 28/02/2018 10:44
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb06.ufpi.br.instancia1 23/04/2019 03:48