Um estudo sobre redes neurais convolucionais para a classificação de imagens de câncer de pele.

Abstract

O câncer de pele é um dos grandes desafios na dermatologia, que exige diagnósticos precoces e precisos para o tratamento apresentar melhores resultados. Com o avanço da inteligência artificial, a comunicação entre a medicina e a computação tem gerado soluções interessantes para diagnosticar doenças, dentre elas o câncer de pele. Este trabalho apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o uso de técnicas de deep learning na classificação de lesões cutâneas, analisando uma variedade de estudos relevantes e classificando-os de acordo com seus objetivos e técnicas utilizadas. A revisão é organizada em ordem cronológica e linhas de abordagem, permitindo uma avaliação das melhorias recentes pesquisadas sobre o tema. Além disso, são realizados experimentos utilizando uma rede neural convolucional (CNN) para a classificação de lesões de pele, baseando-se no dataset ISIC 2024. Os resultados do modelo são satisfatórios, considerando a abordagem dos experimentos, e uma comparação no final indica possíveis pontos de melhoria, demonstrando que mesmo uma abordagem simples pode auxiliar no diagnóstico médico por imagens e em seus estudos.