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Banca de DEFESA: ISMAEL DE HOLANDA LEAL

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ISMAEL DE HOLANDA LEAL
DATA: 09/07/2018
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Vídeo Conferência
TÍTULO: Diagnóstico de câncer de mama utilizando abordagem de Aprendizado Profundo e Descritores de Textura
PALAVRAS-CHAVES: Aprendizado Profundo. Rede Neural Convolucional. Câncer de Mama.
PÁGINAS: 46
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Processamento Gráfico (Graphics)
RESUMO:

O câncer de mama é apontado como a principal causa de morte entre as mulheres. Sua ocorrência aumenta consideravelmente todos os anos. O diagnóstico dessa doença de forma precoce está diretamente relacionado às chances de cura. Uma das formas de auxílio ao profissional de saúde na identificação e diagnóstico é o uso de Sistemas de Detecção e Diag- nósticos Auxiliados por Computador (Computer Aided Detection/Diagnosis). Este trabalho propõe uma metodologia para discriminação de padrões de malignidade e benignidade em imagens mamográficas, através das características extraídas pelos Índices de Diversidade Filogenética. A região de interesse foi extraída através de uma Rede Neural Convolucional, com base na arquitetura da rede U-Net. Para a classificação, visando diferenciar as imagens malignas e benignas, utilizou-se os classificadores Random Forest, J48, LMT e a Máquina de Vetor de Suporte (MVS). A metodologia apresentou bons resultados na classificação tendo o classificador Random Forest o melhor desempenho entre todos. O resultado foi comparado com alguns trabalhos relacionados e com os resultados do especialista.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1350246 - KELSON ROMULO TEIXEIRA AIRES
Interno - 1579396 - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS
Interno - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Externo à Instituição - ANSELMO CARDOSO DE PAIVA - UFMA
Notícia cadastrada em: 16/07/2018 11:04
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb05.ufpi.br.instancia1 23/04/2019 03:13