TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
| Título: | Q-NAS APLICADO À CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MÉDICAS | ||||||||||||
| Autor(es): |
GIOVANNA AVELAR ESPOZEL |
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| Colaborador(es): |
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - Coorientador |
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| Catalogação: | 08/JUL/2022 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TRABALHO DE FIM DE CURSO | ||||||||||
| Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=59898@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=59898@2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59898 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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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.
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