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dc.creatorOliveira, Lucas Steffens de-
dc.date.accessioned2021-06-28T20:17:09Z-
dc.date.available2021-05-25-
dc.date.available2021-06-28T20:17:09Z-
dc.date.issued2021-05-05-
dc.identifier.citationOLIVEIRA. Lucas Steffens de. Detecção de câncer de pele utilizando redes neurais convolucionais. 2021. 96 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Faculdade de Engenharia, Universidade Federal de Mato Grosso – Campus Universitário de Várzea Grande, Cuiabá, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://bdm.ufmt.br/handle/1/1885-
dc.description.abstractSkin cancer is the most recurrent cancer in Brazil and its lethality rate has increased over the years in the country. On the other hand, if detected early, it has a high rate of technologies, therefore, creating means to assist and accelerate the diagnostic process is paramount. This work uses the download of learning to carry out a classification of skin images of a possible skin cancer, using an ISIC database resampled by the SMOTE method. The results obtained indicated that models created through artificial intelligence can be promising to accelerate the detection of skin cancer.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Leila Teresinha Richtic Silva (leilarichtic@gmail.com) on 2021-06-28T20:16:45Z No. of bitstreams: 1 TCC___Lucas_Steffens_de_Oliveira__1_.pdf: 4060462 bytes, checksum: b2371983cdbcafd8a09bcb784df241c0 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Leila Teresinha Richtic Silva (leilarichtic@gmail.com) on 2021-06-28T20:17:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC___Lucas_Steffens_de_Oliveira__1_.pdf: 4060462 bytes, checksum: b2371983cdbcafd8a09bcb784df241c0 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-06-28T20:17:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC___Lucas_Steffens_de_Oliveira__1_.pdf: 4060462 bytes, checksum: b2371983cdbcafd8a09bcb784df241c0 (MD5) Previous issue date: 2021-05-05en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleDetecção de câncer de pele utilizando redes neurais convolucionaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Teixeira, Raoni Florentino da Silva-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5079017129840047pt_BR
dc.contributor.referee1Teixeira, Raoni Florentino da Silva-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5079017129840047pt_BR
dc.contributor.referee2Bezerra, Diogo Henrique Duarte-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7941421723739379pt_BR
dc.contributor.referee3Ventura, Thiago Meirelles-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5645243204926918pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1917291508769959pt_BR
dc.description.resumoO câncer de pele é o câncer mais recorrente no Brasil e sua taxa de letalidade tem aumentado ao decorrer dos anos no país. Por outro lado, caso detectado precocemente tem uma alta taxa de sobrevivência, portando, criar meios que auxiliem e acelerem o processo de diagnostico é primordial. Este trabalho utilizou de transferência de aprendizado para realizar a classificação de imagens de lesões de pele um possível câncer de pele, utilizando a base de dados ISIC reamostrada pelo método SMOTE. Os resultados obtidos indicaram que modelos criados através da inteligência artificial podem ser promissores para aceleram a detecção do câncer de pele.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Engenharia – Várzea Grandept_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUVG - Várzea Grandept_BR
dc.publisher.programEngenharia de Computação - CUVGpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.subject.keywordLesões de pelept_BR
dc.subject.keywordInteligência artificialpt_BR
dc.subject.keywordTransferência de aprendizadopt_BR
dc.subject.keywordSmotept_BR
dc.subject.keywordMáquina de vetores de suportept_BR
dc.subject.keyword2Skin lesionspt_BR
dc.subject.keyword2Artificial intelligencept_BR
dc.subject.keyword2Transfer learningpt_BR
dc.subject.keyword2Smotept_BR
dc.subject.keyword2Support vector machinept_BR
Aparece na(s) coleção(ções):Engenharia de Computação - Várzea Grande

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