Dissertação
Multi-modal HyperDense-Net Classification For Breast Diagnosis EVALUATED
Neste trabalho, acompanhando a importância da detecção precoce do cancro de mama para diminuir as taxas de mortalidade alarmantes de hoje, abordagens tradicionais e inovadoras no diagnóstico do cancro de mama serão comparadas. Tendo em conta a pesquisa emergente sobre práticas de Detecção Assistida por Computador com abordagens de Arquitecturas Profundas no campo da mamografia e dados os sucessos atuais do modelo DL neste contexto, uma abordagem sobre as práticas modernas para superar os desafios particulares de insuficiência de dados, perda de informações e falta de poder computacional também serão apresentados. Este trabalho propõe uma solução de DL avançada por meio de uma arquitetura Multimodal para classificação de exames de mamografia utilizando uma Rede Hiperdensa com uma abordagem de anotações fracas. Finalmente, o processo de cura de um conjunto de dados não balanceado privado e não-estabelecido será discutido.
dezembro 3, 2021, 18:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Jacinto Carlos Marques Peixoto do Nascimento
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
ORIENTADOR
Carlos Jorge Andrade Mariz Santiago
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar Convidado