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dc.contributor.advisorSoares, Rodrigo Gabriel Ferreira-
dc.contributor.authorSilva, Evele Kelle Lemos-
dc.date.accessioned2023-03-20T22:44:43Z-
dc.date.available2023-03-20T22:44:43Z-
dc.date.issued2021-12-17-
dc.identifier.citationSILVA, Evele Kelle Lemos. Uma abordagem para o suporte ao diagnóstico de melanoma por imagem via comitês de autoencoders. 2021. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4180-
dc.descriptionO câncer de pele é o tipo de câncer mais comum no Brasil, representando cerca de 33% dos casos de neoplasias malignas no país. O Melanoma é um tipo de câncer de pele que representa somente 3% dos casos de câncer no órgão, mas é considerado o mais ofensivo devido à sua alta possibilidade de metástase, que se trata da disseminação do câncer para outros órgãos. Embora o melanoma seja considerado a principal doença fatal da pele, a introdução de novos medicamentos juntamente com a detecção do tumor em seus estágios iniciais, têm contribuído para prognósticos positivos. Através da regra ABCDE, é possível perceber o melanoma por meio de características presentes na lesão, no entanto, a identificação do melanoma por meio da observação muitas vezes é falha, principalmente quando se trata de um médico ainda inexperiente. Diante disto, este trabalho tem como objetivo de selecionar e utilizar técnicas de Aprendizado de Máquina para propor um modelo que possa auxiliar médicos dermatologistas na identificação de lesões da pele através de imagens dermatoscópicas, servindo como uma segunda opinião sobre se tratar ou não de melanoma. O modelo proposto foi comparado com técnicas amplamente utilizadas na literatura para resolução de problemas complexos, com o objetivo de apresentar um desempenho superior. Utilizando a Precisão e Revocação o modelo proposto se mostrou equiparável aos demais, embora tenha tido acesso a somente 0,1% das dimensões da imagem, o que indica que o modelo trabalhou bem ao encontrar as características que discriminam as lesões da pele.pt_BR
dc.description.abstractSkin cancer is the most common type of cancer in Brazil, representing about 33% of cases of malignant neoplasms in the country. Melanoma is a type of skin cancer that represents only 3% of cancer cases in the organ, but it is considered the most offensive due to high possibility of metastasis, which is the spread of cancer to other organs. Although melanoma is considered the main fatal skin disease, the introduction of new drugs combined with the detection of the tumor in early stages have contributed to positive prognosis. Through the ABCDEs rule of melanoma, it is possible to identify melanoma by watching some characteristics present in the lesion, however, the identification of melanoma through observation is often a failure, especially when it comes from an inexperienced doctor. Therefore, this work aims to select and use Machine Learning techniques to propose a model that can help dermatologists to identify skin lesions through dermoscopic images, serving as a second opinion to say if it is or it is not melanoma. The proposed model was compared with techniques widely used in the literature for solving complex problems, with the objective of presenting superior performance. Using Precision and Recall, the proposed model proved to be comparable to the others, although it had access to only 0,1% of the dimensions of the image, which indicates that the model worked well on finding the characteristics that discriminate skin lesions.pt_BR
dc.format.extent51 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAtribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0)pt_BR
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectCâncer de pelept_BR
dc.subjectMelanomapt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectDiagnóstico por imagempt_BR
dc.titleUma abordagem para o suporte ao diagnóstico de melanoma por imagem via comitês de autoencoderspt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2526739219416964pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Estatística e Informáticapt_BR
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