portal da computação    ciência da computação     engenharia de computação     pós-graduação webmail
Banca de TCC: Bruno Cardozo Stone
por Marilton Sanchotene de Aguiar, 2 anos, 87 dias atrás

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2015/1)

Analise de técnicas de processamento de imagens em dispositivos móveis: um estudo de caso no diagnóstico de melanomas
por
Bruno Cardozo Stone

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Marilton Sanchotene de Aguiar (orientador)
Prof. Paulo Roberto Ferreira Jr.
Prof. Anderson Priebe Ferrugem

Data: 29 de Junho de 2015

Hora: 16:00h

Local: Auditório Acadêmico

Resumo do Trabalho: Este trabalho apresenta um estudo de técnicas de processamento de imagens para o diagnóstico de melanomas em dispositivos móveis com o sistema operacional Android. O Melanoma é o tumor cutâneo com maior taxa de mortalidade, ele representa 79% dos casos de morte por câncer de pele, embora faça parte de apenas 4% dos tumores de pele. Sua incidência vem aumentando com o passar das últimas décadas. Com o aumento da popularidade dos smartphones e diminuição dos custos para sua aquisição, eles se tornam um bom alvo para o desenvolvimento de uma ferramenta diagnóstico de melanomas, pois além destes fatores o poder de processamento e câmeras estão ficando cada vez melhores, permitindo desenvolver aplicações mais complexas com o processamento de imagens. O melanoma quanto mais precoce o seu diagnóstico, maior é a chance de sucesso no seu tratamento, com isso uma ferramenta automatizada possibilita que mais pessoas tenham acesso a um diagnóstico mais cedo. O método utilizado para realizar a classificação das lesões foi proposto por Wilhelm Stolz, que consiste em um método de análise quantitativa para a detecção de melanomas denominado ABCD, que se baseia na observação de quatro características visuais: Assimetria, Bordas irregulares, variações de Cores e estruturas Diferenciais. Em uma base de dados de 60 lesões a proposta apresentada no trabalho obteve um resultado satisfatório,tendo uma sensibilidade de 86,11% e especificidade de 87,5%, foi observado que alguns métodos necessitam de ajustes para a obtenção de resultados mais precisos, porém a ferramenta não substitui o diagnóstico clínico feito por um especialista.

Para mais informações acesse: http://inf.ufpel.edu.br/notcc/doku.php?id=bancas:2015_1

CDTec UFPel
Find us on Google+