Browsing by Author "Sequeira, Miguela Teixeira"
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- Aplicação de redes neuronais convolucionais para a classificação de úlceras do pé diabéticoPublication . Sequeira, Miguela Teixeira; Coelho, Luís Filipe Martins PintoEsta tese explora a aplicação de redes neurais convolucionais (CNNs) para a classificação de úlceras do pé diabético, utilizando as arquiteturas VGG16, VGG19 e MobileNetV2. O objetivo principal é desenvolver e comparar modelos de deep learning capazes de identificar com precisão áreas lesionadas em imagens clínicas de pés diabéticos, ajudando na prevenção e no tratamento eficaz das úlceras. Foi realizado um estudo com base num conjunto de dados de imagens anotadas, avaliando o desempenho dos modelos em termos da accuracy, precisão, recall e F1-Score. A VGG19 destacou-se com uma accuracy de 93%, evidenciando uma capacidade superior de localizar lesões em imagens complexas, com ativações mais focadas nas áreas relevantes. A MobileNetV2, por outro lado, apresentou um bom desempenho em termos de eficiência computacional, sendo adequada para dispositivos móveis e ambientes com restrições de hardware, embora tenha apresentado um valor de accuracy ligeiramente inferior em relação às VGGs. O estudo também discute as limitações de cada arquitetura, como a maior tendência ao overfitting nos modelos mais profundos e a menor capacidade de abstração de detalhes clínicos no MobileNetV2. Os resultados indicam que o uso de CNNs tem grande potencial no diagnóstico clínico assistido por imagem, especialmente para patologias como o pé diabético, onde a deteção precoce e precisa é crucial para evitar amputações.