PPGCC/CCET

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOSE RIBAMAR DURAND RODRIGUES JUNIOR
DATA: 11/06/2024
HORA: 00:09
LOCAL: Online
TÍTULO: HistAttentionNAS: Rede Neural Construída via NAS para Diagnóstico de Câncer de Pênis usando Imagens Histopatológicas
PALAVRAS-CHAVES: ----
PÁGINAS: 14
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: O cˆancer de pˆenis, apesar de raro, apresenta uma crescente mortalidade no Brasil, destacando a necessidade de m´etodos eficazes de diagn´ostico. A utilizac¸ ˜ao de Inteligˆencia Artificial (IA) na an´alise histopatol´ogica pode agilizar e objetivar o diagn´ostico, por´em, a concepc¸ ˜ao de uma arquitetura ideal ´e desafiadora. Neste estudo, propomos uma metodologia de busca de arquiteturas neurais (NAS) para a detecc¸ ˜ao de cˆancer de pˆenis em imagens histopatol´ogicas digitais. Exploramos diversas configurac¸ ˜oes de blocos de stem e a inclus˜ao de mecanismos de atenc¸ ˜ao, evidenciando preferˆencias espec´ıficas dependendo da ampliac¸ ˜ao das imagens. Os resultados demonstraram que a metodologia NAS possibilitou a descoberta de arquiteturas mais precisas e otimizadas para essa tarefa, superando modelos convencionais. Os modelos propostos alcanc¸am 89,5% e 88,5% de F1-Score para as ampliac¸ ˜oes 40X e 100X respectivamente.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 3056639 - DARLAN BRUNO PONTES QUINTANILHA
Presidente - 2582240 - GERALDO BRAZ JUNIOR
Interno - 2663672 - JOAO DALLYSON SOUSA DE ALMEIDA