Desenvolvimento e aplicação de metodologia de aprendizagem de máquina para classificação de imagens termográficas na área médica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: AGUIAR, Yago de Miranda
Orientador(a): LIMA, Rita de Cássia Fernandes de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia Mecanica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45298
Resumo: O presente trabalho tem como objetivo aplicar uma metodologia de classificação de imagens termográficas mamárias, por meio de uma plataforma computacional de código aberto (Orange Canvas), e avaliar o impacto nos resultados pelo uso de diferentes formas de segmentação de imagem e técnicas de redução de desbalanceamento edimensionalidade. Foramavaliadas duas diferentes bases de dados de imagens termográficas de pacientes do Hospital das Clínicas da UFPE. Utilizou-se cinco algoritmos declassificação, que aliados às técnicas de SMOTE e PCA/Rank/PSO, obtiveram comoresultado: 96,2% de Acurácia e 99,5% de Sensibilidade ao Maligno para classificação binária (Câncer x Não-Câncer), e 65,6% de Acurácia e 92,2% de Sensibilidade aoMaligno para classificação em quatro classes (Maligno, Benigno, Cisto e Normal).