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Título: Sistema de auxílio ao diagnóstico de doenças bucais: uma abordagem utilizando visão computacional
Título(s) alternativo(s): Support system for oral diseases diagnosis: an approach using computer vision
Autor(es): Riboli, Bruna da Silva
Yamada, Raquel Tieko Tanaka
Orientador(es): Casanova, Dalcimar
Palavras-chave: Processamento de imagens
Diagnóstico por imagem
Visão por computador
Image processing
Diagnostic imaging
Computer vision
Data do documento: 2-Jul-2018
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Pato Branco
Citação: RIBOLI, Bruna da Silva; YAMADA, Raquel Tieko Tanaka. Sistema de auxílio ao diagnóstico de doenças bucais: uma abordagem utilizando visão computacional. 2018. 86 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2018.
Resumo: A tomada de decisão é uma etapa importante em todas as profissões; para profissionais da saúde constitui uma resolução que pode modificar o curso de um tratamento e da vida de pessoas. Sistemas de auxílio ao diagnóstico se propõem a facilitar este processo. Sistemas baseados em aprendizado de máquina e em visão computacional podem constituir uma alternativa capaz de propor ao profissional da saúde uma solução para o diagnóstico de lesões. Estas aplicações podem apresentar respostas com base em semelhanças entre imagens de lesões que podem passar desapercebidas pelo olho humano. Além disso, alterações morfológicas, como lesões de boca, podem apresentar inúmeras formas de manifestação e dificultar a elaboração de um diagnóstico. Dessa maneira, o conhecimento e a experiência do profissional podem receber um suporte de sistemas de apoio à tomada de decisões, quando estes apresentam respostas baseadas em evidências clínicas. O presente trabalho apresenta um protótipo de sistema de auxílio ao diagnóstico por recuperação de imagens de lesão de boca, na forma de uma aplicação web, propondo ser um facilitador aos profissionais da saúde.
Abstract: The decision-making process is a critical point in all professions; for healthcare professionals, the resolution reached will influence the course of treatment and the lives of the people involved. Diagnostic support systems aim to facilitate this process. Systems based on machine learning and computer vision may serve as an effective alternative approach during treatment selection after lesion diagnosis by a healthcare professional. These applications may potentially discover similarities between lesion images that could remain unperceived by the human eye. In addition, morphological alterations, such as mouth lesions, can develop and manifest in different forms and complicate the diagnostic process. Thus, the knowledge and experience of the healthcare professional can be supplemented with decision support systems established by clinical evidence, in order to promote evidence-based practices. In the form of a web-based application, the present work introduces a prototype of a diagnostic support system for the retrieval of mouth lesion images, proposing a means for assisting healthcare professionals.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15523
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