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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36754| Título: | Aplicando redes de aprendizado profundo e algoritmos de seleção dinâmica para classificar imagens de câncer de pele |
| Título(s) alternativo(s): | Applying deep learning networks and dynamic selection algorithms to classify skin cancer images |
| Autor(es): | Sá, João Pedro Cardoso Amâncio de |
| Orientador(es): | Jeronymo, Daniel Cavalcanti |
| Palavras-chave: | Classificação Imagens como recursos de informação Pele - Câncer Aprendizado profundo (Aprendizado de máquina) Classification Pictures as information resources Skin - Cancer Deep learning (Machine learning) |
| Data do documento: | 5-Jul-2024 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Toledo |
| Citação: | SÁ, João Pedro Cardoso Amâncio de. Aplicando redes de aprendizado profundo e algoritmos de seleção dinâmica para classificar imagens de câncer de pele. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2024. |
| Resumo: | Este trabalho visa aproveitar métodos baseados em rede de aprendizagem profunda para extração de atributos de imagens de câncer de pele provenientes do conjunto de dados HAM10000. Ao empregar arquiteturas de aprendizagem profunda, o estudo busca identificar e destacar as principais características das imagens, para utilizá-las no classificador. O objetivo final envolve o desenvolvimento de uma estrutura de seleção dinâmica para classificar essas imagens com base nos diferentes tipos de câncer de pele. Esta abordagem supera as tradicionais, ficando a frente da utilização de redes de aprendizado profundo e métodos de aprendizado de máquina e ensemble para classificação. |
| Abstract: | This work aims to leverage deep learning network-based methods for extracting attributes from skin cancer images from the HAM10000 dataset. By employing deep learning architectures, the study seeks to identify and highlight the main characteristics of images, to use them in the classifier. The ultimate goal involves developing a dynamic selection framework to classify these images based on different types of skin cancer. This approach surpasses traditional ones, being ahead of the use of deep learning networks and machine and ensemble learning methods for classification. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36754 |
| Aparece nas coleções: | TD - Engenharia de Computação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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