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Uma abordagem de classificação de imagens dermatoscópicas utilizando aprendizado profundo com redes neurais convolucionais

Alan SantosKelson AiresRodrigo VerasValeska UchoaLuís Santos

A identificação automática do melanoma em imagens dermatoscópicas ainda é um problema de difícil solução. Nesse contexto, esse trabalho propõe uma abordagem de classificação dessas imagens, utilizando Aprendizado Profundo com Redes Neurais Convolucionais. As arquiteturas Alexnet e VGG-F foram treinadas com imagens dermatoscópicas, em seguida, utilizadas como modelo para descrição de características, através das últimas camadas totalmente conectadas. A classificação dos dados extraídos foi realizada por alguns algoritmos tradicionais. No melhor resultado da abordagem, o classificados K-Vizinhos mais Próximos atingiu uma acurácia de 91,5%, com índice kappa igual a 0,83, recall e precisão maiores que 0,9.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2017/029.pdf

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