Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente: Detecção de doença de Alzheimer a partir de neuroimagens utilizando redes neurais convolucionais
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Título: Detecção de doença de Alzheimer a partir de neuroimagens utilizando redes neurais convolucionais
Autor(es): Xavier, Maximillian Fan
Data de publicação: 7-Jun-2019
Referência: XAVIER, Maximillian Fan. Detecção de doença de Alzheimer a partir de neuroimagens utilizando redes neurais convolucionais. 2018. 88 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia de Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Resumo: A doença de Alzheimer, doença neuro degenerativa, apresenta minúcias pontuais que precisam ser analisadas de forma precisa e detalhada, sendo um trabalho de grande custo temporal e técnico para os profissionais da saúde responsáveis por esse tipo de atividade. Logo, uma solução que automatize essa tarefa se mostra fundamental. Para concretizarmos isso, nossa proposta é elaborar uma rede neural convolucional, capaz de classificar pacientes em diferentes estágios da doença a partir de imagens de ressonância magnética. A rede convolucional realiza procedimentos de convolução e subamostragem em imagens digitais, extraindo características que são utilizadas como parâmetros de aprendizagem pela rede neural artificial, garantindo robustez e agilidade.
Abstract: The Alzheimer disease is a neurodegenerative disease that affects millions of people. It consists in a progressive loss of neurons, which can be diagnosed with image analysis by a health professional. The goal of this paper is to make a classifier based in convolutional neural networks, which can differentiate digital images provided by magnetic resonance. The convolutional neural network aims to extract features from these digital images, executing convolutional operations and subsampling, making these features to be used as parameters to neural network, with robusteness and agility.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.