Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: COSTA, Edriane do Socorro Silva lattes
Orientador(a): FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Instituto de Tecnologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Visão computacional
CNN (rede neural convolucional)
Papanicolau Classificação Automatizada Automated Classification
Classificação Automatizada
Palavras-chave em Inglês:
Computer vision
CNN (Convolutional neural network)
Pap Smear
Automated classification
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757
Resumo: O exame preventivo de colo de útero é um método de triagem amplamente utilizado para detectar câncer cervical e lesões pré-cancerosas. A classificação automatizada dos resultados pode auxiliar os profissionais de saúde a identificar com precisão padrões de citologia anormais, aumentando a acurácia e a consistência na detecção de anomalias. Além disso, a sistematização dessa solução pode reduzir o tempo de análise e os custos associados, possibilitando a disponibilização de um pré-diagnóstico imediato, especialmente em áreas remotas. Essa abordagem também possui potencial para integração em sistemas de saúde pública, contribuindo para um atendimento mais eficiente e acessível. Assim, este estudo propõe a aplicação dos modelos pré-treinados de rede neurais convolucionais VGG16 e VGG19 para classificação das imagens resultantes da técnica de citologia em base líquida, fazendo um comparativo de desempenho entre a classificação de 4 classes ou de 2 classes com dados balanceados e desbalanceados. Testou-se varias arquiteturas e como resultados foram obtidas acurácias de até 98% obtendo também boas métricas de classificação, mostrando-se como potencial solução para auxilio de profissionais da saúde em uma classificação mais assertiva desses resultados.
id UFPA_ff6d66c8672fd1d1dc0f9008a14e29f8
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpa.br:2011/16757
network_acronym_str UFPA
network_name_str Repositório Institucional da UFPA
repository_id_str
spelling 2025-01-24T18:57:59Z2025-01-24T18:57:59Z2024-09-18COSTA, Edriane do Socorro Silva. Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero. Orientador: Carlos Renato Lisboa Francês. 2024. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757. Acesso em:.https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757O exame preventivo de colo de útero é um método de triagem amplamente utilizado para detectar câncer cervical e lesões pré-cancerosas. A classificação automatizada dos resultados pode auxiliar os profissionais de saúde a identificar com precisão padrões de citologia anormais, aumentando a acurácia e a consistência na detecção de anomalias. Além disso, a sistematização dessa solução pode reduzir o tempo de análise e os custos associados, possibilitando a disponibilização de um pré-diagnóstico imediato, especialmente em áreas remotas. Essa abordagem também possui potencial para integração em sistemas de saúde pública, contribuindo para um atendimento mais eficiente e acessível. Assim, este estudo propõe a aplicação dos modelos pré-treinados de rede neurais convolucionais VGG16 e VGG19 para classificação das imagens resultantes da técnica de citologia em base líquida, fazendo um comparativo de desempenho entre a classificação de 4 classes ou de 2 classes com dados balanceados e desbalanceados. Testou-se varias arquiteturas e como resultados foram obtidas acurácias de até 98% obtendo também boas métricas de classificação, mostrando-se como potencial solução para auxilio de profissionais da saúde em uma classificação mais assertiva desses resultados.The cervical screening exam is a widely used method to detect cervical cancer and precancerous lesions. Automated classification of the results can assist healthcare professionals in accurately identifying abnormal cytology patterns, increasing accuracy and consistency in detecting anomalies. Furthermore, systematizing this solution can reduce analysis time and associated costs, enabling the provision of an immediate pre-diagnosis, especially in remote areas. This approach also has the potential for integration into public health systems, contributing to more efficient and accessible care. Therefore, this study proposes the application of pre-trained convolutional neural network models VGG16 and VGG19 for classifying images resulting from the liquid-based cytology technique, comparing the performance of 4-class versus 2-class classification with balanced and unbalanced data. Several architectures were tested, and accuracies of up to 98% were achieved, along with good classification metrics, showing potential as a solution to assist healthcare professionals in more assertive classification of these results.Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2025-01-24T18:56:55Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_RedesNeuraisConvolucionais.pdf: 1177671 bytes, checksum: e12c93aa50d0c4ee28e700b00905cc65 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2025-01-24T18:57:58Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_RedesNeuraisConvolucionais.pdf: 1177671 bytes, checksum: e12c93aa50d0c4ee28e700b00905cc65 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)Made available in DSpace on 2025-01-24T18:57:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_RedesNeuraisConvolucionais.pdf: 1177671 bytes, checksum: e12c93aa50d0c4ee28e700b00905cc65 (MD5) license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Previous issue date: 2024-09-18porUniversidade Federal do ParáPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFPABrasilInstituto de TecnologiaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessDisponível via internert através do correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.brreponame:Repositório Institucional da UFPAinstname:Universidade Federal do Pará (UFPA)instacron:UFPACNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAINTELIGÊNCIA COMPUTACIONALCOMPUTAÇÃO APLICADAVisão computacionalCNN (rede neural convolucional)Papanicolau Classificação Automatizada Automated ClassificationClassificação AutomatizadaComputer visionCNN (Convolutional neural network)Pap SmearAutomated classificationRedes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisFRANCÊS, Carlos Renato Lisboahttp://lattes.cnpq.br/7458287841862567http://lattes.cnpq.br/7671800465740722COSTA, Edriane do Socorro SilvaORIGINALDissertacao_RedesNeuraisConvolucionais.pdfDissertacao_RedesNeuraisConvolucionais.pdfapplication/pdf1177671https://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/16757/1/Dissertacao_RedesNeuraisConvolucionais.pdfe12c93aa50d0c4ee28e700b00905cc65MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/16757/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81890https://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/16757/3/license.txt2b55adef5313c442051bad36d3312b2bMD532011/167572025-02-25 10:46:00.022oai:repositorio.ufpa.br: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ório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufpa.br/oai/requestriufpabc@ufpa.bropendoar:21232025-02-25T13:46Repositório Institucional da UFPA - Universidade Federal do Pará (UFPA)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
title Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
spellingShingle Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
COSTA, Edriane do Socorro Silva
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Visão computacional
CNN (rede neural convolucional)
Papanicolau Classificação Automatizada Automated Classification
Classificação Automatizada
Computer vision
CNN (Convolutional neural network)
Pap Smear
Automated classification
INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
COMPUTAÇÃO APLICADA
title_short Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
title_full Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
title_fullStr Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
title_full_unstemmed Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
title_sort Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
author COSTA, Edriane do Socorro Silva
author_facet COSTA, Edriane do Socorro Silva
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7671800465740722
dc.contributor.author.fl_str_mv COSTA, Edriane do Socorro Silva
contributor_str_mv FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
topic CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Visão computacional
CNN (rede neural convolucional)
Papanicolau Classificação Automatizada Automated Classification
Classificação Automatizada
Computer vision
CNN (Convolutional neural network)
Pap Smear
Automated classification
INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
COMPUTAÇÃO APLICADA
dc.subject.por.fl_str_mv Visão computacional
CNN (rede neural convolucional)
Papanicolau Classificação Automatizada Automated Classification
Classificação Automatizada
dc.subject.eng.fl_str_mv Computer vision
CNN (Convolutional neural network)
Pap Smear
Automated classification
dc.subject.linhadepesquisa.pt_BR.fl_str_mv INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
dc.subject.areadeconcentracao.pt_BR.fl_str_mv COMPUTAÇÃO APLICADA
description O exame preventivo de colo de útero é um método de triagem amplamente utilizado para detectar câncer cervical e lesões pré-cancerosas. A classificação automatizada dos resultados pode auxiliar os profissionais de saúde a identificar com precisão padrões de citologia anormais, aumentando a acurácia e a consistência na detecção de anomalias. Além disso, a sistematização dessa solução pode reduzir o tempo de análise e os custos associados, possibilitando a disponibilização de um pré-diagnóstico imediato, especialmente em áreas remotas. Essa abordagem também possui potencial para integração em sistemas de saúde pública, contribuindo para um atendimento mais eficiente e acessível. Assim, este estudo propõe a aplicação dos modelos pré-treinados de rede neurais convolucionais VGG16 e VGG19 para classificação das imagens resultantes da técnica de citologia em base líquida, fazendo um comparativo de desempenho entre a classificação de 4 classes ou de 2 classes com dados balanceados e desbalanceados. Testou-se varias arquiteturas e como resultados foram obtidas acurácias de até 98% obtendo também boas métricas de classificação, mostrando-se como potencial solução para auxilio de profissionais da saúde em uma classificação mais assertiva desses resultados.
publishDate 2024
dc.date.issued.fl_str_mv 2024-09-18
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2025-01-24T18:57:59Z
dc.date.available.fl_str_mv 2025-01-24T18:57:59Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv COSTA, Edriane do Socorro Silva. Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero. Orientador: Carlos Renato Lisboa Francês. 2024. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757. Acesso em:.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757
identifier_str_mv COSTA, Edriane do Socorro Silva. Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero. Orientador: Carlos Renato Lisboa Francês. 2024. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757. Acesso em:.
url https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Pará
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPA
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Instituto de Tecnologia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Pará
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPA
instname:Universidade Federal do Pará (UFPA)
instacron:UFPA
instname_str Universidade Federal do Pará (UFPA)
instacron_str UFPA
institution UFPA
reponame_str Repositório Institucional da UFPA
collection Repositório Institucional da UFPA
dc.source.uri.pt_BR.fl_str_mv Disponível via internert através do correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/16757/1/Dissertacao_RedesNeuraisConvolucionais.pdf
https://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/16757/2/license_rdf
https://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/16757/3/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv e12c93aa50d0c4ee28e700b00905cc65
e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34
2b55adef5313c442051bad36d3312b2b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPA - Universidade Federal do Pará (UFPA)
repository.mail.fl_str_mv riufpabc@ufpa.br
_version_ 1842907975878967296

Registros relacionados