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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorGertrudes, Jadson Castropt_BR
dc.contributor.advisorRamalho, Regiane de Sousa e Silvapt_BR
dc.contributor.authorRezende, Erlane Silva-
dc.date.accessioned2024-10-21T13:28:44Z-
dc.date.available2024-10-21T13:28:44Z-
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.citationREZENDE, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7075-
dc.description.abstractA 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.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectLesões cutâneaspt_BR
dc.subjectDiversidade racialpt_BR
dc.subjectDiagnóstico assistido por computadorpt_BR
dc.subjectInteligência artificial em saúdept_BR
dc.subjectVision transformer - ViTpt_BR
dc.subjectEfficientNet V2pt_BR
dc.subjectEscala de Fitzpatrickpt_BR
dc.subjectGeneralização de modelospt_BR
dc.subjectTonalidades de pelept_BR
dc.titleAnálise da eficácia de redes neurais artificiais na detecção de lesões cutâneas em diferentes fototipos.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeGertrudes, Jadson Castropt_BR
dc.contributor.refereeRamalho, Regiane de Sousa e Silvapt_BR
dc.contributor.refereeSousa, Júlia Eduarda Miranda dept_BR
dc.contributor.refereeCosta, Thiago Camargo dapt_BR
dc.description.abstractenThe 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.pt_BR
dc.contributor.authorID18.1.1351pt_BR
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