Browsing by Author "Pinto, Diogo Miguel Sousa"
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- Determinação de parâmetros de risco no melanoma com técnicas de Deep LearningPublication . Pinto, Diogo Miguel Sousa; Coelho, Luís Filipe Martins PintoEm 2020, estima-se que 325.000 pessoas tenham sido diagnosticadas com melanoma, estimando-se que 50.000 mortes em todo o mundo por doença. Além disso, o melanoma é um dos cancros mais comuns em jovens adultos. O melanoma, quando em fase inicial, tem uma grande taxa de sobrevivência, com cerca de 97%, no entanto, em fases tardias a taxa de sobrevivência é apenas de cerca de 10%, o que implica que uma deteção precoce é extremamente importante. Nos últimos anos, o machine learning tem feito progressos notáveis e com isso seguiu-se o número de pesquisas e utilizações em questões médicas. Seria possível utilizar os grandes avanços na inteligência artificial e na classificação de imagem para criar uma aplicação para detetar precocemente o melanoma? Nesta tese são testadas três arquiteturas de machine learning para prever melanoma, VGG16, VGG19 e MobileNet V2. Todas as três arquiteturas usadas foram pré-treinadas e aplicadas a um dataset que compila todos os principais datasets de melanoma públicos. A arquitetura com melhores resultados foi o MobileNet V2, que com afinação alcançou mais de 96% de precisão. Foi também testado para aplicar o préprocessamento nas imagens do dataset (filtro CLAHE), que acabou por ter uma precisão ligeiramente menor na mesma arquitetura, com menos 0,2%. Com o melhor modelo, foi criada uma aplicação simples para permitir aos pacientes utilizarem o modelo de machine learning. O modelo de aprendizagem automática criado nesta tese alcançou uma precisão excecionalmente elevada, em comparação com a literatura. Além disso, destaca-se por formar o resto porque utiliza uma arquitetura recente e leve e tem uma aplicação em execução na parte frontal que permite a todos, mesmo pessoas sem conhecimento técnico, utilizar a aplicação.