Banca de QUALIFICAÇÃO: NAYARA HOLANDA DE MOURA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: NAYARA HOLANDA DE MOURA
DATA: 31/08/2017
HORA: 14:30
LOCAL: Sala de Videoconferência do PPGCC
TÍTULO: Metodologia para Identificação de Melanoma em Imagens Dermatoscópicas
PALAVRAS-CHAVES: Melanoma. Descritor Híbrido. MultiLayer Perceptron.
PÁGINAS: 52
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

Melanoma é um tipo maligno de lesão de pele, e atualmente está entre os tipos de câncer existentes mais perigosos. Entretanto, o diagnóstico precoce dessa doença proporciona ao paciente uma maior chance de cura. Neste cenário, métodos computacionais para processamento e análise de imagens de lesão de pele têm sido estudados e desenvolvidos para auxiliar os profissionais da área médica. Esses métodos visam possibilitar ao paciente uma facilidade e rapidez em relação ao diagnóstico da patologia através da interpretação de imagens médicas. Neste trabalho desenvolve-se um método computacional capaz de auxiliar os médicos dermatologistas no diagnóstico de lesões de pele em melanoma ou não-melanoma por meio de imagens dermatoscópicas. Com este método pretende-se classificar as lesões de pele utilizando um descritor híbrido composto por descritores de cor, forma e textura. Para tanto, as imagens foram convertidas no sistema de cores HSV e conforme as imagens segmentadas, a extração de características é realizada através do descritor híbrido, obtido a partir de uma combinação de descritores e uma seleção de atributos com o algoritmo Gain Ratio Information. As características extraídas das imagens são utilizadas como entradas para o classificador MLP (MultiLayer Perceptron), que é uma rede neural artificial.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1579396 - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS
Interno - 1350246 - KELSON ROMULO TEIXEIRA AIRES
Interno - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO