Banca de QUALIFICAÇÃO: PATRÍCIA ALVES GENUINO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PATRÍCIA ALVES GENUINO
DATA : 20/12/2023
LOCAL: Remota
TÍTULO:

SISTEMA INTELIGENTE PARA APOIO AO DIAGNÓSTICO DA HANSENÍASE USANDO ANÁLISE DIGITAL DE IMAGENS E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PROFUNDAS

PALAVRAS-CHAVES:

Sistema de apoio ao diagnóstico, Hanseníase, Câncer de pele, Psoriase, Artrite psoriática,Redes neurais artificiais profundas.

PÁGINAS: 56
RESUMO:

O uso da inteligência artificial, especialmente o aprendizado profundo combinado com algoritmos de classificação, tem mostrado uma relevância significativa no diagnóstico precoce de doenças dermatológicas. Essas técnicas avançadas permitem a análise de grandes conjuntos de dados, incluindo imagens fotográficas, com o objetivo de identificar padrões e características específicas que possam auxiliar no diagnóstico de forma não invasiva.Conforme definido pela Organização Mundial da Saúde, as doenças negligenciadas são aquelas endêmicas em regiões subdesenvolvidas que não recebem investimentos adequados devido à falta de interesse. A hanseníase é considerada uma dessas doenças, e o Brasil é um dos países com alta incidência. O diagnóstico precoce da hanseníase é fundamental para interromper a transmissão da doença e prevenir complicações. A psoríase e a artrite psoriásica são doenças relacionadas que afetam a pele e as articulações. A detecção precoce da psoríase em pacientes com artrite psoriásica é importante para obter melhores resultados clínicos e qualidade de vida a longo prazo.O câncer de pele é uma doença que se origina nas células da pele e é o tipo mais comum de câncer em todo o mundo. Existem vários tipos de câncer de pele, sendo os mais prevalentes o melanoma, o carcinoma basocelular e o carcinoma epidermoide. O objetivo deste trabalho é contribuir para a detecção precoce da hanseníase através da criação de uma estrutura de apoio ao diagnóstico que utiliza redes neurais artificiais profundas e algoritmos de classificação. A proposta é desenvolver um sistema capaz de reconhecer lesões na pele em imagens que apresentam essas lesões características. Serão aplicadas técnicas avançadas de inteligência artificial, como o aprendizado profundo, que permite o processamento e a extração de informações complexas a partir de grandes conjuntos de dados. As redes neurais artificiais profundas serão treinadas para identificar padrões e características específicas presentes nas imagens de lesões de pele relacionadas a essas doenças.Com base nos atributos extraídos pelas redes neurais, um algoritmo de classificação será utilizado para determinar se a imagem analisada indica a presença da hanseníase, do câncer de pele, da psoríase ou da artrite psoriásica. Essa estrutura de apoio ao diagnóstico tem como objetivo auxiliar os profissionais de saúde no diagnóstico precoce, proporcionando um tratamento mais eficaz e reduzindo complicações.O uso de técnicas avançadas de inteligência artificial no diagnóstico precoce de doenças dermatológicas oferece oportunidades promissoras para melhorar os resultados clínicos.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1807632 - WELLINGTON PINHEIRO DOS SANTOS
Externa ao Programa - 2727505 - GISELLE MACHADO MAGALHAES MORENO - UFPEExterna à Instituição - JULIANA CARNEIRO GOMES - UFPE