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http://104.156.251.59:8080/jspui/handle/prefix/3769
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Carneiro, Hugo Vinícius | - |
dc.creator | Santos, Lucas Pereira | - |
dc.date.accessioned | 2021-02-25T12:26:01Z | - |
dc.date.available | 2021-02-25 | - |
dc.date.available | 2021-02-25T12:26:01Z | - |
dc.date.issued | 2020-12-11 | - |
dc.identifier.uri | http://104.156.251.59:8080/jspui/handle/prefix/3769 | - |
dc.description.abstract | Cataract is one of the diseases of the eyeball that generates the most blindness in the world. The rapid detection of this disease, close to the appropriate treatment, contributes to the improvement of the patients’ quality of life. This work uses convolutional neural networks to train three sets of data containing images of different patients, in order to classify cataract patients and non-carriers. For this, a convolutional neural network vgg19 had its architecture modified and improved. The most successful results used by the network, was an accuracy of 100 %. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Católica do Salvador | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Aprendizagem profunda | pt_BR |
dc.subject | Redes neurais convolucionais | pt_BR |
dc.subject | Catarata | pt_BR |
dc.subject | Deep learning | pt_BR |
dc.subject | Convolutional neural network | pt_BR |
dc.subject | Cataract | pt_BR |
dc.title | Detecção de catarata por meio de imagens utilizando redes neurais convolucionais | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/ | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Wyzykowski, André Brasil Vieira | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/ | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Jesus, Arnaldo Bispo de | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/ | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Assis, Semiramis Ribeiro de | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/ | pt_BR |
dc.description.resumo | A catarata é uma das doenças do globo ocular que mais gera cegueira no mundo. A detecção rápida dessa doença, rente ao tratamento adequado, contribui para a melhora da qualidade de vida dos pacientes. Este trabalho utiliza as redes neurais convolucionais para treinar três conjuntos de dados contendo imagens de diferentes pacientes, com o objetivo de classificar os portados de catarata e os não portadores. Para isso, a rede neural convolucional vgg19 teve sua arquitetura modificada e melhorada. O resultado mais próspero obtidos pela rede, foi uma acurácia de 100%. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Pró-Reitoria de Graduação (PROGRAD) | pt_BR |
dc.publisher.initials | UCSAL | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Engenharias | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Engenharia de Software | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Engenharia de Software |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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