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Título: Análise da eficácia de redes neurais artificiais na detecção de lesões cutâneas em diferentes fototipos.
Autor(es): Rezende, Erlane Silva
Orientador(es): Gertrudes, Jadson Castro
Ramalho, Regiane de Sousa e Silva
Membros da banca: Gertrudes, Jadson Castro
Ramalho, Regiane de Sousa e Silva
Sousa, Júlia Eduarda Miranda de
Costa, Thiago Camargo da
Palavras-chave: Redes neurais artificiais
Lesões cutâneas
Diversidade racial
Diagnóstico assistido por computador
Inteligência artificial em saúde
Vision transformer - ViT
EfficientNet V2
Escala de Fitzpatrick
Generalização de modelos
Tonalidades de pele
Data do documento: 2024
Referência: REZENDE, Erlane Silva. Análise da eficácia de redes neurais artificiais na detecção de lesões cutâneas em diferentes fototipos. 2024. 49 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.
Resumo: A eficácia das redes neurais artificiais (RNAs) na análise de lesões cutâneas é o objeto de estudo deste trabalho com foco na disparidade de desempenho relacionada à diversidade racial nos conjuntos de dados utilizados. Os experimentos foram organizados de acordo com categorias de tonalidades de pele segundo a escala de Fitzpatrick. Os resultados permitiram identificar limitações na capacidade de generalização do modelo. A precisão dos diagnósticos foi maior para lesões benignas e o modelo ViT apresentou desempenho superior ao EfficientNet V2 em várias métricas. Além disso, observou-se uma queda de desempenho em peles classificadas nos tipos 5 e 6 da escala de Fitzpatrick.
Resumo em outra língua: The effectiveness of artificial neural networks (ANNs) in analyzing skin lesions is the subject of this study, focusing on the disparity in performance related to racial diversity in the data sets used. The experiments were organized according to skin tone categories according to the Fitzpatrick scale. The results identified limitations in the model’s ability to generalize. Diagnostic accuracy was higher for benign lesions and the ViT model outperformed EfficientNet V2 in several metrics. In addition, a drop in performance was observed in skins classified as types 5 and 6 on the Fitzpatrick scale.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7075
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