Aplicação Mobile para classificação do Carcinoma Basocelular e Melanoma utilizando Deep Learning
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo de Aprendizado Profundo utilizando a arquitetura MobileNetV2, baseada em Transferência de Aprendizado, para a classificação de lesões cutâneas, especialmente Carcinoma Basocelular e Melanoma. O problema abordado é a dificuldade no diagnóstico precoce do câncer de pele, especialmente em regiões com acesso limitado a especialistas. O objetivo principal é obter/treinar um modelo eficiente para a classificação automática de lesões cutâneas e implementá-lo em um aplicativo móvel, para auxiliar médicos e pacientes no diagnóstico e monitoramento de lesões cutâneas. Para isso, foram utilizados dados do desafio do ISIC 2020, composto por 7800 imagens divididas entre as classes Carcinoma Basocelular e Melanoma. As etapas metodológicas incluíram pré-processamento das imagens, com redimensionamento e normalização e aplicação da técnica Validação Cruzada para validar do modelo. O modelo foi implementado e treinado, alcançando uma acurácia média de 93,67% ao longo dos subconjuntos de treinamento e uma acurácia de 94,24% com dados de teste. Um aplicativo móvel foi desenvolvido para capturar imagens de lesões e classificá-las com base no modelo treinado como forma de apoiar o diagnóstico precoce do câncer de pele
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Keywords
Análise e Desenvolvimento de Sistemas - estudo e ensino, Câncer de pele, Aprendizado Profundo, Diagnóstico móvel