Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19
| Ano de defesa: | 2021 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
[s.n.]
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/3147 |
Resumo: | Orientador: Romis Ribeiro de Faissol Attux |
| id |
UNICAMP-30_7a28c0406170200a9a1ca3d0ff52019d |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai::1237642 |
| network_acronym_str |
UNICAMP-30 |
| network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19Comparative analysis of X-ray image classification models for COVID-19 detectionAprendizado de máquinaAprendizado por transferênciaCOVID-19Redes neurais convolucionaisMachine learningTransfer learningCOVID-19Convolutional neural networkOrientador: Romis Ribeiro de Faissol AttuxDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho tem como objetivo apresentar e analisar comparativamente os resultados obtidos por um conjunto de modelos de redes neurais na tentativa de detectar infecção por COVID-19 em imagens de raios-X. As imagens foram divididas em três categorias: normal, pneumonia e covid. Para a realização dos experimentos, utilizou-se a técnica de transferência de aprendizagem junto a oito redes convolucionais profundas pré-treinadas: SqueezeNet, DenseNet, ResNet, AlexNet, VGG, GoogleNet, ShuffleNet e MobileNet. Optou-se por utilizar estas redes por serem amplamente empregadas e citadas em trabalhos acadêmicos recentes de visão computacional, detecção e classificação de imagens. Como resultado, observou-se que a rede DenseNet obteve a melhor precisão, com 98,17\%, com o uso do otimizador ADAM na abordagem multiclasse. A abordagem binária, por sua vez, obteve o melhor resultado de acurácia, de 99,98\%, nas redes VGG, ResNet e MobileNet. São apresentados mapas de calor para que se possam avaliar os motivos subjacentes aos diferentes desempenhosAbstract: This work has the objective of presenting and analyzing the results obtained with a representative group of neural models trained to detect COVID-19 infection from lung X-ray images. The images were divided into three categories: normal, pneumoni and covid. The experiments were performed using transfer learning over eight pre-trained deep convolutional networks: SqueezeNet, DenseNet, ResNet, AlexNet, VGG, GoogleNet, ShuffleNet and MobileNet. These networks were chosen in view of their widespread use in the literature on computer vision and image classification. The DenseNet obtained the best precision: 98.17\% when the ADAM optimizer is employed within a multiclass formulation. The binary approach, on the other hand, led to the best accuracy: 99.98\% for the VGG, ResNet and MobileNet. Heat maps are presented to allow the assessment of the reasons underlying the verified performancesMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia ElétricaCNPQ157956/2019-9[s.n.]Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-Ferrari, RafaelSuyama, RicardoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASTogni, Jimi, 1987-20212021-12-17T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (87 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/3147TOGNI, Jimi. Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19. 2021. 1 recurso online (87 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/3147. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1237642https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1237642Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-07-17T16:09:27Zoai::1237642Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-07-17T16:09:27Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19 Comparative analysis of X-ray image classification models for COVID-19 detection |
| title |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19 |
| spellingShingle |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19 Togni, Jimi, 1987- Aprendizado de máquina Aprendizado por transferência COVID-19 Redes neurais convolucionais Machine learning Transfer learning COVID-19 Convolutional neural network |
| title_short |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19 |
| title_full |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19 |
| title_fullStr |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19 |
| title_full_unstemmed |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19 |
| title_sort |
Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19 |
| author |
Togni, Jimi, 1987- |
| author_facet |
Togni, Jimi, 1987- |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978- Ferrari, Rafael Suyama, Ricardo Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Togni, Jimi, 1987- |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Aprendizado de máquina Aprendizado por transferência COVID-19 Redes neurais convolucionais Machine learning Transfer learning COVID-19 Convolutional neural network |
| topic |
Aprendizado de máquina Aprendizado por transferência COVID-19 Redes neurais convolucionais Machine learning Transfer learning COVID-19 Convolutional neural network |
| description |
Orientador: Romis Ribeiro de Faissol Attux |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2021 2021-12-17T00:00:00Z |
| 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.uri.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12733/3147 TOGNI, Jimi. Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19. 2021. 1 recurso online (87 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/3147. Acesso em: 29 set. 2025. |
| url |
https://hdl.handle.net/20.500.12733/3147 |
| identifier_str_mv |
TOGNI, Jimi. Avaliação de modelos de classificação de imagens de raios-X para detecção de Covid-19. 2021. 1 recurso online (87 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/3147. Acesso em: 29 set. 2025. |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1237642 https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1237642 Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 1 recurso online (87 p.) : il., digital, arquivo PDF. |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
[s.n.] |
| publisher.none.fl_str_mv |
[s.n.] |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instacron:UNICAMP |
| instname_str |
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
| instacron_str |
UNICAMP |
| institution |
UNICAMP |
| reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
| collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
| repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
| repository.mail.fl_str_mv |
sbubd@unicamp.br |
| _version_ |
1844628682204774400 |