Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero.
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. Furthe...
| Autor principal: | COSTA, Edriane do Socorro Silva |
|---|---|
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Pará
2025
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757 |
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ir-2011-16757 |
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ir-2011-167572025-02-25T13:46:00Z Redes Neurais Convolucionais para Auxiliar no Diagnóstico de Exames Preventivo de Colo de Útero. COSTA, Edriane do Socorro Silva FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa http://lattes.cnpq.br/7458287841862567 Visão computacional CNN (rede neural convolucional) Papanicolau Classificação Automatizada Automated Classification Classificação Automatizada Computer vision CNN (Convolutional neural network) Pap Smear Automated classification CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL COMPUTAÇÃO APLICADA 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. 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. 2025-01-24T18:57:59Z 2025-01-24T18:57:59Z 2024-09-18 Dissertação 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:. https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16757 por Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal do Pará Brasil Instituto de Tecnologia UFPA Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Disponível via internert através do correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br |
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Repositório Institucional - Universidade Federal do Pará |
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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
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