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dc.contributor.advisorPassos, Paola Cristina Vieira da Rosapt_BR
dc.contributor.otherOliveira, Lucas Ferrari de, 1976-pt_BR
dc.contributor.otherBastos, Carlos Augusto Silvapt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Saúde. Curso de Especialização em Dermatologiapt_BR
dc.creatorHoriuchi, Renatapt_BR
dc.date.accessioned2023-04-20T11:45:06Z
dc.date.available2023-04-20T11:45:06Z
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/82137
dc.descriptionOrientador: Paola Cristina Vieira da Rosa Passospt_BR
dc.descriptionCoorientador: Carlos Augusto Silva Bastos, Lucas Ferrari de Oliveirapt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Saúde, Curso de Especialização em Dermatologiapt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: O melanoma é uma doença de grande morbimortalidade e o diagnóstico precoce é necessário para melhorar o prognóstico. Apesar de fundamental para o correto manejo, a diferenciação clínica entre o melanoma e as demais lesões hipercrômicas é muitas vezes desafiadora para o médico assistente. Uma ferramenta de informática que ajude nesse trabalho tem grande potencial para melhorar o desfecho clínico. Para elaboração de programas computadorizados de auxílio diagnóstico é essencial uma base de dados para treinamento e validação, sendo o desempenho deles altamente dependente da base. Desenvolvemos uma base de dados com imagens clínicas (fotografias) de lesões de pele hipercrômicas, sendo 51 imagens de melanoma e 800 imagens não melanoma como controle negativo, todas confirmadas com diagnóstico anatomopatológico, obtidas por busca direta no arquivo digital do serviço de dermatologia do Hospital de Clínicas – Universidade Federal do Paraná (UFPR) de lesões biopsiadas a partir de Junho de 2011 até Julho de 2017. A partir dela, as imagens foram utilizadas para o desenvolvimento de programas de informática baseados em algoritmos de machine learning voltado para o diagnóstico de melanoma elaborados pelo curso de especialização em Inteligência Artificial Aplicada do departamento de Informática da UFPR, com resultados de acurácia, sensibilidade e especificidade condizentes com outros programas já descritos na literatura.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectMelanomapt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectDiagnóstico por imagem - Inovações tecnológicaspt_BR
dc.titleBase de dados de fotos clínicas de lesões hipercrômicas de pele com diagnóstico anatomopatológicopt_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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