Título: Uso de curvas principais e conceitos de redes siamesas na classificação de tuberculose via fotografias de radiografia de tórax

Autoria de: Cecilia Aparecida Santos Silva

Orientação de: Danton Diego Ferreira

Presidente da banca: Danton Diego Ferreira

Primeiro membro da banca: Bruno Henrique Groenner Barbosa

Segundo membro da banca: Fernando Elias de Melo Borges

Palavras-chaves: Curvas Principais, Redes Neurais Siamesas, Tuberculose, Machine Learning, Redes Neurais Convolucionais

Data da defesa: 11/12/2023

Semestre letivo da defesa: 2023-2

Data da versão final: 13/12/2023

Data da publicação: 13/12/2023

Referência: Silva, C. A. S. Uso de curvas principais e conceitos de redes siamesas na classificação de tuberculose via fotografias de radiografia de tórax. 2023. 19 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.

Resumo: Este trabalho propõe uma solução de machine learning para classificar imagens de raios-X do tórax para diagnosticar a tuberculose, uma das principais causas de morte por infecção no mundo, superada apenas pela covid-19 e de difícil detecção, especialmente em países em desenvolvimento e de grande extensão territorial como o Brasil. A solução utiliza algoritmos baseados em curvas principais e redes neurais siamesas, que se mostram simples e eficazes, sem depender de redes neurais convolucionais (CNN), que são mais complexas e exigem mais recursos computacionais e dados. A base de dados utilizada foi a TBX11K, balanceada com 1600 imagens divididas em classe Tuberculose e Não-Tuberculose. O melhor modelo obtido na validação cruzada alcançou valores superiores a 80 em todas as métricas avaliadas, se aproximando dos resultados de outros trabalhos que usaram a CNN. A solução proposta pode ser útil para auxiliar os profissionais de saúde na triagem e na detecção precoce da tuberculose, reduzindo o risco de uma tria

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_de_controle_e_automacao/20232201910441

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

Curso: G022 - ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO (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: Cecilia Aparecida Santos Silva e Universidade Federal de Lavras

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