TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
| Título: | DEEP LEARNING PARA EXAMES MÉDICOS DE IMAGEM | ||||||||||||
| Autor(es): |
MARCOS VINICIUS ARAUJO ALMEIDA |
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| Colaborador(es): |
AUGUSTO CESAR ESPINDOLA BAFFA - Orientador |
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| Catalogação: | 12/JAN/2024 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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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=65879@1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=65879@2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65879 | ||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||
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As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) representam um avanço significativo no campo de imagens médicas, redefinindo os métodos de diagnóstico
e análise. Sua eficácia se destaca na identificação e classificação de anormalidades, facilitando a detecção precoce de condições como câncer, lesões cerebrais e problemas cardíacos. Nessa tese, foram comparados modelos baseados
em CNNs para determinar o mais eficiente na tarefa de classificar imagens de
raio-X pulmonares, com o objetivo de diagnosticar a presença ou ausência de
pneumonia. Este trabalho destacou o potencial das CNNs em aplicações práticas, evidenciando sua relevância e eficácia no diagnóstico médico por imagem.
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