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Dissertação

Skin cancer diagnosis using dermoscopic images and patient information EVALUATED

Detalhes: O cancro de pele é o tipo de cancro mais comum em todo o mundo. A deteção precoce leva a um aumento da taxa de sobrevivência. O diagnóstico assistido por computador, que processa imagens dermoscópicas, pode levar a melhorar as taxas de deteção precoce. Nos últimos anos, diferentes sistemas de diagnóstico assistidos por computador foram desenvolvidos. No entanto, quase todos estes sistemas ignoram os metadados do paciente, que são tidos em consideração pelos dermatologistas no diagnóstico. Esta tese tem como objectivo responder à seguinte questão: "A utilização de informações clinicas do paciente com imagens dermoscópicas para o diagnóstico de lesões de pele pode levar a melhorias em relação ao uso de apenas imagens dermoscópicas?". O objetivo é entender se há melhorias ao incorporar covariáveis clínicas (idade, género e região corporal) no sistema de decisão. Assim, diferentes estratégias baseadas em redes neuronais profundas, que combinam essas covariáveis com imagens, são testadas. Essas estratégias são comparadas com vários modelos treinados apenas com imagens. Experiências feitas no conjunto ISIC 2019 demonstram que os metadados melhoram os resultados. A configuração com melhor desempenho atingiu uma BACC de 77.76% no conjunto de validação e 56.01% no conjunto de teste, e levou a melhorias de 3.14% e 3.79%, respectivamente, em relação ao modelo sem metadados. Nesta configuração, a fusão da rede de imagens e dos metadados é feita multiplicando as suas saídas. Por fim, é estudada a influência de cada combinação de metadados e é apresentado um site desenvolvido para ser usado por dermatologistas.
Keywords: Diagnóstico de Lesões de Pele, Diagnóstico Assistido por Computador, Imagens Dermoscópicas, Redes Neuronais Profundas, Metadados

Discussão: outubro 16, 2020, 11:0