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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: Q-NAS APLICADO À CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MÉDICAS Autor: GIOVANNA AVELAR ESPOZEL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ORIENTADOR
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 59898
Catalogação: 08/07/2022 Liberação: 08/07/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
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=59898&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59898&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59898
Resumo:
Título: Q-NAS APLICADO À CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MÉDICAS Autor: GIOVANNA AVELAR ESPOZEL
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 59898
Catalogação: 08/07/2022 Liberação: 08/07/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
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=59898&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59898&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59898
Resumo:
Este trabalho de conclusão de curso consiste em classificar imagens obtidas de tomografias computadorizadas
do tórax de pacientes que já tiveram COVID-19 através de Inteligência Artificial. Pretende-se
classificar essas imagens com o auxílio do algoritmo Q-NAS em seis diferentes classes de acordo com o
padrão pulmonar pós-covid identificado. O propósito deste projeto de graduação é encontrar uma rede
neural que possa realizar a classificação dos padrões pós-covid com precisão e rapidez.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
