Algoritmos para auxílio no diagnóstico de doenças pulmonares utilizando inteligência artificial

Página do item simplificado
dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Engenharia Elétricapt_BR
dataload.filenamenourau9048.pdfpt_BR
dataload.handlemapped123456789/208pt_BR
dataload.idpergamum18657pt_BR
dataload.idvirtuanourauvtls000238050pt_BR
dataload.idvirtuapergamumvtls000238050pt_BR
dataload.idvirtuapergamum.sameurlnourauSIMpt_BR
dataload.linknourauhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls000238050pt_BR
dataload.linknourau.regularSIMpt_BR
dataload.linknourau.retificadohttp://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls000238050pt_BR
dataload.linknourau.size64.00pt_BR
dc.contributor.advisorFrança, Maria Bernadete de Morais [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorChichanoski, Gustavopt_BR
dc.contributor.bancaMelo, Leonimer Flávio dept_BR
dc.contributor.bancaMorais, Flávio José de Oliveirapt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T15:13:47Z
dc.date.available2024-05-01T15:13:47Z
dc.date.created2022.00pt_BR
dc.date.defesa29.09.2022pt_BR
dc.description.abstractResumo: O mundo vem sofrendo com o corona vírus desde 219, quando o primeiro caso foi re latado, desde então foi disseminado por todo o mundo, causando perdas econômicas e humanas O presente trabalho visa desenvolver um software para o diagnósticos visual de doenças pulmonares utilizando imagens de raio-x como base para o treinamento de redes neurais, visando ser mais esclarecedor da gravidade da doença Utilizando datasets fornecidos gratuitamente pelos governos Americano e Chinês, foi realizado a segmentação do pulmão da imagem de raio-x, realizando o treinamento com recortes das imagens para o treinamento local Após essa etapa, a rede realiza diversos recortes na imagem passando todas eles pela rede, gerando o vetor de probabilidade da imagem original Esse processo foi repetido para cada rede Assim a análise do entendimento da rede foi feita através do Grad-CAM gerado pelos modelos de redes pré treinadas através da transferência de aprendizado ResNet5V2, DenseNet121, InceptionResnetV2 e VGG-19, obtendo desem penho nos parâmetros de precisão e especificidade melhores que a literatura de referênciapt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The world has been suffering from the corona virus since 219, when the first case was reported, since then it has spread all over the world, causing economic losses and human The present work aims to develop software for visual diagnostics of lung diseases using x-ray imaging as a basis for training neural networks, aiming to clarify the severity of the disease Using datasets provided free of charge by the American and Chinese governments, segmentation was performed of the lung of the x-ray image, performing the training with clippings of the images to the local training After this step, the network performs several clippings in the image, passing all of them through the network, generating the probability vector of the original image This process was repeated for each network Thus, the analysis of the understanding of the network is done through of the Grad-CAM generated by the models of ResNet5V2, DenseNet121, InceptionResnetV2 and VGG 19 Achieving performance in the parameters of precision and specificity better than the reference literaturept_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Tecnologia e Urbanismo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/16689
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameEngenharia Elétricapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Tecnologia e Urbanismopt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectDoenças pulmonarespt_BR
dc.subjectDiagnóstico visualpt_BR
dc.subjectSoftwarept_BR
dc.subjectPulmõespt_BR
dc.subjectDoençaspt_BR
dc.subjectNeural Networks (Computer)pt_BR
dc.subjectLungs - Diseasespt_BR
dc.subjectDeep learningpt_BR
dc.titleAlgoritmos para auxílio no diagnóstico de doenças pulmonares utilizando inteligência artificialpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
9048.pdf
Tamanho:
22.67 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar

Coleções

02 - Mestrado - Engenharia Elétrica