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Título : Modelo de detecção e classificação celular baseada em redes neurais convolucionais.
Autor : Freitas, Lucas Andrade
metadata.dc.contributor.advisor: Bianchi, Andrea Gomes Campos
metadata.dc.contributor.referee: Diniz, Débora Nasser
Silva, Pedro Henrique Lopes
Souza, Marcone Jamilson Freitas
Palabras clave : Classificação
Aprendizado de máquina
Rede neural convolucional
Fecha de publicación : 2022
Citación : FREITAS, Lucas Andrade. Modelo de detecção e classificação celular baseada em redes neurais convolucionais. 2022. 42 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.
Resumen : Esta monografia visa analisar amostras de células cervicais de exame de Papanicolaou através da metodologia baseada no aprendizado profundo. É apresentado um modelo para classificação de células cervicais sem a necessidade de segmentação da célula (núcleo ou citoplasma) para realizar o treinamento do modelo. Essa abordagem usa no treinamento a informação da localização do núcleo disponibilizada pelo banco de dados e faz recortes ao redor do núcleo usando dimensões variadas. Para a realização do trabalho propostos os desenvolvimentos de diversos modelos de CNN (convolutional neural networks de classificação. Para o treinamento do modelo foram utilizadas 400 imagens reais do exame de Papanicolaou extraídas de uma base de dados de células cervicais. Espera-se que os resultados possam auxiliar os citopatologistas a melhorar a taxa de classificação correta dos exames realizados em laboratórios, proporcionando uma melhoria na qualidade dos resultados.
metadata.dc.description.abstracten: This monograph aims at examining cervical cells through a methodology based on deep learning. It is a classification model for the offer model or classification model to carry out the training to carry out the training. This approach uses the location information provided by the database in training and cuts around the core using varying dimensions. To carry out the proposed developments of several CNN models (convolutional classification. For the training of the neural network model, 400 real images of the Pap smear from a cervical cell database were used. - The results can help improve a correct classification rate of exams performed in laboratories, providing an improvement in the quality of the results.
URI : http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4785
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