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Banca de DEFESA: LUCAS BEZERRA MAIA

2019-01-24 08:42:49.588

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUCAS BEZERRA MAIA
DATA: 14/02/2019
HORA: 14:00
LOCAL: Auditório do NCA
TÍTULO: Aprendizagem Profunda Aplicada ao Diagnóstico de Melanoma
PALAVRAS-CHAVES: Diagnóstico de Melanoma, Balanceamento de Classes, Aprendizagem Profunda, Redes Neurais Convolucionais.
PÁGINAS: 85
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: Melanoma é o tipo de câncer mais letal quando comparado às outras neoplasias de pele. Entretanto, quando o diagnóstico é feito em seu estágio inicial, os pacientes têm altos índices de recuperação. Diversas abordagens de detecção e diagnóstico automático de melanoma têm sido exploradas por diferentes autores com intuito de fornecer uma opinião auxiliar aos especialistas. Treinar modelos com as bases de dados existentes tem sido uma tarefa árdua devido ao problema de desbalanceamento entre as classes. Este trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de algoritmos de aprendizagem de máquina combinados com técnicas de treinamento em bases desbalanceadas, levando em consideração a tarefa de diagnóstico de melanoma. As arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais VGG16, VGG19, Inception e ResNet foram utilizadas juntamente com a regra ABCD para extrair padrões de lesões de pele em um conjunto de imagens dermatoscópicas. O classificador Random Forest alcançou uma sensibilidade de 92,5% e um índice kappa de 77,15% após o uso de seleção de atributos com Greedy Stepwise e balanceamento de dados de treinamento com o Synthetic Minority Oversampling TEchnique (SMOTE) e a regra Edited Nearest Neighbor (ENN).
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 407686 - ANSELMO CARDOSO DE PAIVA
Externo à Instituição - ANTONIO OSEAS DE CARVALHO FILHO - UFPI
Presidente - 2582240 - GERALDO BRAZ JUNIOR
Interno - 2663672 - JOAO DALLYSON SOUSA DE ALMEIDA

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