[pt] USO DE TÉCNICAS DE DEEP LEARNING PARA A CLASSIFICAÇÃO DE VÍDEOS DE EXAMES MÉDICOS

[pt] RAFAEL LAVATORI CAETANO DE BASTOS

[pt] APRENDIZADO PROFUNDO

[pt] VIDEOFLUOROSCOPIA

[pt] DISFAGIA

[pt] CNN

[pt] LSTM

[pt] 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.

PAULO IVSON NETTO SANTOS

2025-07-03

[pt] TEXTO

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=71415@1

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.71415