Banca de QUALIFICAÇÃO: ISA CORDEIRO DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ISA CORDEIRO DA SILVA
DATA : 02/10/2024
LOCAL: UFPE
TÍTULO:

“CRIAÇÃO DE DATABASE COM IMAGENS DE CITOLOGIA CERVICAL CONVENCIONAL PARA TREINO E VALIDAÇÃO DE
UMA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL”

PALAVRAS-CHAVES:

Câncer de Colo Uterino, Diagnóstico por Imagem, Inteligência Artificial, Processamento Digital de Imagens, Sistemas de Visão Computacional.

PÁGINAS: 70
RESUMO:

A citologia cervical é um método simples e não invasivo para formulação de laudo citopatológico, no entanto, deve-se reconhecer as suas limitações. Por isso, a inserção de métodos computacionais baseados em inteligência artificial pode auxiliar no relato e diagnóstico do câncer cervical, rastreado pela citologia. A visão computacional é uma tecnologia poderosa que permite que as máquinas reconheçam automaticamente imagens e descrevam-nas com precisão. Utilizando inteligência artificial e machine learning, os sistemas de visão computacional podem identificar objetos, reconhecer células, classificar imagens e auxiliar no diagnóstico. A criação de bases de dados para visão computacional é crucial para o funcionamento eficiente dessa tecnologia. Por isso, o objetivo deste estudo é desenvolver um database com citologia cervical para treinar e validar um sistema semi-automático de caracterização citomorfológica baseado em inteligência artificial. Assim, foi construído uma bases de dados para aprendizado supervisionado para treinamento e validação da IA. Até o momento, foram utilizadas duas classes de lesões do colo do útero devido a sua maior prevalência no rastreamento do câncer cervical, LSIL e HSIL, a fim de realizar um teste controle. Esse grupo apresentou uma boa probabilidade de acerto (91-96%), mas com sensibilidade reduzida para detecção eficaz (58-86%). Ainda, sim, espera-se que, aplicando o grupo em maior aumento (400x), como também a inclusão de novas classes, o desempenho do modelo seja otimizado.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1721037 - JACINTO DA COSTA SILVA NETO
Interna - 1912221 - FERNANDA DAS CHAGAS ANGELO MENDES TENORIO
Externa à Instituição - LARISSA SILVA DE MACÊDO
Externa à Instituição - VANESSA EMANUELLE PEREIRA SANTOS - UFPE