Título: Utilização de Curvas Principais na triagem de pacientes com tuberculose

Autoria de: Davi Horner Hoe de Castro

Orientação de: Danton Diego Ferreira

Coorientação de: Demóstenes Zegarra Rodríguez

Presidente da banca: Danton Diego Ferreira

Primeiro membro da banca: Demóstenes Zegarra Rodriguez

Segundo membro da banca: Wilian Soares Lacerda

Terceiro membro da banca: Fernando Elias de Melo Borges

Palavras-chaves: Tuberculose, Inteligência Artificial, Curva Principal, K-Segmentos, Análise de Imagens

Data da defesa: 16/09/2022

Semestre letivo da defesa: 2022-1

Data da versão final: 23/09/2022

Data da publicação: 23/09/2022

Referência: Castro, D. H. H. d. Utilização de Curvas Principais na triagem de pacientes com tuberculose. 2022. 29 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.

Resumo: A pandemia mostrou que a velocidade e precisão no diagnóstico é essencial para um bom trata- mento médico. Para acelerar o diagnóstico, o setor médico está se modernizando cada vez mais de forma que está procurando soluções automatizadas e que se utilizam cada vez mais da inte- ligência artificial. Uma doença extremamente negligenciada é a tuberculose que apesar do fato se a tuberculose não for diagnosticada no início ela pode ser fatal e pode causar sequelas graves que podem perdurar por muitos anos. Este trabalho visa demonstrar um método para identificar pacientes com tuberculose (TB). Utilizando um banco de dados disponível na literatura dividido nas seguintes classes Pacientes com TB, pacientes com outras doenças e pacientes saudáveis. Esse banco de dados é tratado por um pré-processamento de uma Rede Neural Convolucional (CNN) já treinada, ou seja, há a transferência de aprendizado, com Transfer Learning (TL), para extrair características. Essas características serão então analisadas usando uma validaç

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
ciencia_da_computacao/20221201720368

URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.

Curso: G010 - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Davi Horner Hoe de Castro e Universidade Federal de Lavras

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