Título: Uso de curvas principais e conceitos de redes siamesas na classificação de tuberculose via fotografias de radiografia de tórax
Autoria de: Cecilia Aparecida Santos Silva
Orientação de: Danton Diego Ferreira
Presidente da banca: Danton Diego Ferreira
Primeiro membro da banca: Bruno Henrique Groenner Barbosa
Segundo membro da banca: Fernando Elias de Melo Borges
Palavras-chaves: Curvas Principais, Redes Neurais Siamesas, Tuberculose, Machine Learning, Redes Neurais Convolucionais
Data da defesa: 11/12/2023
Semestre letivo da defesa: 2023-2
Data da versão final: 13/12/2023
Data da publicação: 13/12/2023
Referência: Silva, C. A. S. Uso de curvas principais e conceitos de redes siamesas na classificação de tuberculose via fotografias de radiografia de tórax. 2023. 19 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.
Resumo: Este trabalho propõe uma solução de machine learning para classificar imagens de raios-X do tórax para diagnosticar a tuberculose, uma das principais causas de morte por infecção no mundo, superada apenas pela covid-19 e de difícil detecção, especialmente em países em desenvolvimento e de grande extensão territorial como o Brasil. A solução utiliza algoritmos baseados em curvas principais e redes neurais siamesas, que se mostram simples e eficazes, sem depender de redes neurais convolucionais (CNN), que são mais complexas e exigem mais recursos computacionais e dados. A base de dados utilizada foi a TBX11K, balanceada com 1600 imagens divididas em classe Tuberculose e Não-Tuberculose. O melhor modelo obtido na validação cruzada alcançou valores superiores a 80 em todas as métricas avaliadas, se aproximando dos resultados de outros trabalhos que usaram a CNN. A solução proposta pode ser útil para auxiliar os profissionais de saúde na triagem e na detecção precoce da tuberculose, reduzindo o risco de uma tria
URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_de_controle_e_automacao/20232201910441
URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.
Curso: G022 - ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO (BACHARELADO)
Nome da editora: Universidade Federal de Lavras
Sigla da editora: UFLA
País da editora: Brasil
Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso
Nome da língua do conteúdo: Português
Código da língua do conteúdo: por
Licença de acesso: Acesso aberto
Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
URI da licença: repositorio.ufla.br
Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
Detentores dos direitos autorais: Cecilia Aparecida Santos Silva e Universidade Federal de Lavras
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