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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: USO DE TÉCNICAS DE DEEP LEARNING PARA A CLASSIFICAÇÃO DE VÍDEOS DE EXAMES MÉDICOS Autor: RAFAEL LAVATORI CAETANO DE BASTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
PAULO IVSON NETTO SANTOS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 71415
Catalogação: 03/07/2025 Liberação: 03/07/2025 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=71415&idi=1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.71415
Resumo:
Título: USO DE TÉCNICAS DE DEEP LEARNING PARA A CLASSIFICAÇÃO DE VÍDEOS DE EXAMES MÉDICOS Autor: RAFAEL LAVATORI CAETANO DE BASTOS
Nº do Conteudo: 71415
Catalogação: 03/07/2025 Liberação: 03/07/2025 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=71415&idi=1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.71415
Resumo:
Este trabalho aborda o emprego de técnicas de Deep Learning para o treinamento e uso de rede neural na classificação de exames de videofluoroscopia, empregados no diagnóstico de disfagia, como sintoma de doenças neurodegenerativas ou tumores. As arquiteturas implementadas baseiam-se em redes convolucionais (CNN), associadas ou não com memórias de longo e curto prazo (long short-term Memory – LSTM). A arquitetura que apresentou melhor resultado, muito próximo ao estado da arte, foi o modelo baseado em VGG16 multi-classe, treinado a partir de 100 vídeos de videofluoroscopia, disponibilizados pelo INCA.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
