Publicação
Deteção de Leishmânia usando Machine Learning
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia | |
| datacite.subject.sdg | 09:Indústria, Inovação e Infraestruturas | |
| dc.contributor.advisor | Gomes, Elsa Maria De Carvalho Ferreira | |
| dc.contributor.author | MONTEIRO, EDUARDO JOSÉ SECA | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-06T15:52:07Z | |
| dc.date.available | 2026-03-06T15:52:07Z | |
| dc.date.issued | 2026-02-02 | |
| dc.description.abstract | A Leishmaniose é uma doença tropical negligenciada, causada por parasitas protozoários, que infetam maioritariamente as populações mais pobres do mundo. Globalmente, há cerca de 700.000 a 1 milhão de novos casos de Leishmaniose humana por ano. Devido às alterações climáticas e a viagens com companhias caninas para regiões endémicas, está-se a identificar, respetivamente, uma expansão para norte do habitat do parasita, e o surgimento da doença em locais não endémicos no norte da Europa. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver um modelo baseado em machine learning capaz de identificar Leishmânia em imagens microscópicas, facilitando a deteção automática da Leishmaniose in vitro. Pretende-se também comparar esta abordagem com as existentes no estado da arte. O trabalho engloba a procura de conjunto de dados relevantes, o préprocessamento, tratamento de dados, arquitetura de modelos, e a sua otimização. O modelo com melhores resultados alcançou uma accuracy de 98%, um valor de loss de 0.06, e um f1- score de 0.98 no conjunto de teste. | por |
| dc.identifier.tid | 204226791 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/32029 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | Leishmania | |
| dc.subject | Promastigotes | |
| dc.subject | Convolutional Neural Network | |
| dc.subject | Transfer Learning | |
| dc.subject | Image Classification | |
| dc.subject | Microscopic Images | |
| dc.subject | Promastigotas | |
| dc.subject | Aprendizagem por transferência | |
| dc.subject | Rede neuronal convolucional | |
| dc.subject | Classificação de imagens | |
| dc.subject | Imagens microscópicas | |
| dc.title | Deteção de Leishmânia usando Machine Learning | |
| dc.title.alternative | Detection of Leishmania using Machine Learning | eng |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática |