Banca de QUALIFICAÇÃO: LÍLIAM BARROSO LEAL

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LÍLIAM BARROSO LEAL
DATA: 20/12/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Sala 11 do prédio da Biofísica
TÍTULO: UMA ABORDAGEM INTELIGENTE PARA CLASSIFICAÇÃO DE DADOS E APOIO A TOMADA DE DECISÃO EM PLANO NEUROCIRÚRGICO
PALAVRAS-CHAVES: Tumor cerebral, Imagem de ressonância magnética, Aprendizado de máquina, Rede neural convolucional.
PÁGINAS: 45
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Medicina
RESUMO:

A classificação precisa de imagens de tumor cerebral é um importante desafio na área da saúde, que exige diagnósticos rápidos e confiáveis para um tratamento adequado. Neste artigo, propomos a implementação dos modelos VGG16 (Visual Geometry Group), ResNet50 (Residual Nets) e InceptionV3 para a classificação automatizada de imagens de tumores cerebrais, incluindo meningioma, glioma e pituitária, em exames de ressonância magnética (MRI). Com o objetivo de determinar qual modelo apresenta os melhores resultados de classificação. Os modelos foram treinados e testados com o mesmo conjunto de dados e usando técnicas de aprendizado de máquina e métricas de avaliação adequadas. Nossos resultados demonstraram que o modelo VGG16 obteve os melhores resultados de classificação entre os três modelos avaliados. Sua arquitetura profunda e capacidade de aprendizado permitiram que ele aprendesse representações mais discriminativas dos tumores cerebrais, resultando em uma taxa de acurácia superior. Além disso, os resultados da implementação do VGG16 foram comparados com estudos anteriores que representam o estado da arte na área. Essa comparação evidenciou a eficácia e relevância do modelo VGG16 para esse problema classificação. Esses achados são de grande importância, pois oferecem perspectivas valiosas para o desenvolvimento de sistemas automatizados de detecção de tumores no cérebro.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1716862 - ADALBERTO SOCORRO DA SILVA
Externo ao Programa - 578.212.243-91 - CARLOS GIOVANNI NUNES DE CARVALHO - UESPI
Externo ao Programa - 240.361.453-04 - VICENTE GALBER FREITAS VIANA - IFPI