Publicação: Caracterização de nódulos pulmonares a partir de imagens de tomografia computadorizada 2D utilizando técnicas em deep learning e redes neurais convolucionais
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Data
Autores
Orientador
Alves, Allan Felipe Fattori 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Botucatu - IBB - Física Médica
Título da Revista
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso restrito
Resumo
Este estudo propõe a aplicação de técnicas em aprendizado profundo (deep learning) e Redes Neurais Convolucionais (CNN) com o intuito de aprimorar a classificação de nódulos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada (TC) em duas dimensões (2D). Dentre os métodos avaliados, a arquitetura de rede pré-treinada conhecida como MobileNet demonstrou uma acurácia superior a 83%, destacando-se como uma opção eficaz para a tarefa de classificação. A arquitetura ResNetRS152 também exibiu um desempenho positivo, atingindo uma acurácia superior a 82%. Contudo, apesar dos resultados promissores, subsistem desafios a serem enfrentados. A despeito da exploração de modelos em aprendizado profundo em imagens médicas, há margem para aprimoramentos, visando otimizar o diagnóstico precoce de neoplasias.
Descrição
Palavras-chave
Nódulo, Pulmão, Câncer, Tomografia, Deep Learning
Idioma
Português
