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Pós em Computação promove defesa de dissertação de mestrado na tarde de amanhã (5)
A apresentação acontecerá de forma remota, através da plataforma Google Meet
O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE promove defesa de dissertação de mestrado de Flávia Roberta de Souza Brasileiro amanhã (5), a partir das 10h. A apresentação acontecerá de forma remota, através da plataforma Google Meet, e os interessados em assistir devem enviar e-mail solicitando acesso para o aluno (frsb@cin.ufpe.br). É recomendado aos que se entre na “sala virtual” com o microfone e câmera desligados.
Com título “Análise de Imagens Termográficas para Classificação de Câncer de Mama Utilizando Rede Neural Convolucional”, o trabalho contou com a orientação da professora Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza, vinculada ao Centro de Informática (CIn) da Universidade. Telmo de Menezes e Silva Filho, professor do Departamento de Estatística da UFPB, foi coorientador da dissertação. Além de Renata de Souza, a banca avaliadora também contará com os professores Nivan Roberto Ferreira Júnior (UFPE / CIn) e Marcus Costa de Araújo (UFPE / Departamento de Engenharia Mecânica).
Resumo
O câncer de mama é a principal causa de morte, por tumor maligno, em mulheres no mundo. O diagnóstico precoce é fundamental para o tratamento e cura dos pacientes. Alterações nas mamas como cisto, câncer e tumores benignos apresentam um aumento de irrigação sanguínea na região, causando variações de temperaturas no local podendo ser detectados através de imagens termográficas, após uma análise de inteligência artificial nas imagens, as anomalias podem ser classificadas pelas suas semelhanças termográficas. A termografia tem se mostrado um exame promissor na detecção da doença, pois possui um baixo custo, além de não causar dano algum ao paciente e pode ser realizado em pessoas mais jovens, cujo tecido mamário é mais denso, que torna o diagnóstico mais difícil através da mamografia, que atualmente é o principal exame para detecção dessa doença. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma técnica de visão computacional baseada em Rede Neural Convolucional com a finalidade de detectar o câncer de mama através de uma imagem termográfica. Para isso, a mesma base de dados, composta por dados termográficos de 97 pacientes, foi utilizada com duas divisões distintas, em relação às classes. No primeiro momento, a base de dados foi separada em três classes: benigno, maligno e cisto, tendo como resultado uma taxa de erro global 7,5% e a sensibilidade de 98,46%. Após foi realizada uma classificação binária com intuito de rotular as imagens em Câncer e Não Câncer, como resposta teve 21,94% de taxa de erro global e 81,66% de sensibilidade. O método proposto nesta dissertação teve uma resposta superior, nos dois casos, quando comparado com os resultados obtidos em algoritmos existentes na literatura.
Mais informações
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE
(81) 2126.8430
contato@cin.ufpe.br