Técnicas preditivas para auxílio no diagnóstico de melanomas via imagens

Abstract

O câncer de pele é o tipo mais comum de câncer no mundo, dividido em dois tipos principais: melanoma e não melanoma. Embora mais raro, o melanoma é o mais letal devido ao seu potencial de causar metástase. Métodos não invasivos, como a dermatoscopia e a regra ABCDE, têm sido utilizados para evitar procedimentos cirúrgicos desnecessários e têm ajudado na identificação de lesões, contribuindo para diagnósticos mais rápidos. Com o avanço da tecnologia, a Inteligência Artificial (IA) ganhou destaque, mostrando-se uma solução promissora para a análise de dados médicos, especialmente com o uso de Redes Neurais Convolucionais (RNCs), que podem reconhecer padrões em imagens dermatoscópicas e ajudar na classificação de lesões como melanoma ou não melanoma de forma automatizada. Este projeto propõe um comitê de classificadores baseado em Redes Neurais Convolucionais para classificar imagens dermatoscópicas como melanoma ou não melanoma, comparando seu desempenho com arquiteturas validadas, como AlexNet e VGG-16, utilizando técnicas de Transfer Learning. As análises de Precisão, Revocação e Pontuação F1 mostraram que o comitê de Redes Neurais Convolucionais superou os modelos que utilizam técnicas de Transfer Learning, com a AlexNet apresentando desempenho superior à VGG-16. O comitê de Redes Neurais Convolucionais demonstrou uma maior capacidade de generalização, mostrando-se promissor ao capturar as características relevantes das imagens, revelando potencial para aplicações médicas, embora ainda precise ser refinado para atingir padrões clínicos.