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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34738
Tipo: TCC
Título: Aplicação de Modelos de Linguagem Visual na Classificação de Lesões Tumorais: Um Estudo com PubMedCLIP
Autor(es): Carvalho Neto, Vidal Elias de
Primeiro Orientador: Siebra, Clauirton de Albuquerque
Resumo: A aplicação de inteligência artificial (IA) na odontologia enfrenta desafios como a limitação de dados e a falta de padronização nas informações clínicas, dificultando avanços, especialmente no diagnóstico de lesões orais. Com o câncer de boca representando uma parte significativa das neoplasias no Brasil, a detecção precoce é essencial, e a IA pode ser crucial nesse processo. Este trabalho investigou a capacidade do modelo de linguagem visual pré-treinado, PubMedCLIP, em classificar lesões tumorais malignas e benignas, alcançando AUC-ROC e F1-Score de 0.9900 e 0.9665, respectivamente. Embora os resultados sejam promissores, a escassez de dados clínicos limita a utilização plena do modelo, que foi projetado para tarefas multimodais.
Abstract: The application of artificial intelligence (AI) in dentistry faces challenges such as data limitations and a lack of standardization in clinical information, hindering progress, particularly in the diagnosis of oral lesions. With oral cancer representing a significant portion of neoplasia cases in Brazil, early detection is essential, and AI can play a crucial role in this process. This study investigated the capacity of the pre-trained visual language model, PubMedCLIP, to classify malignant and benign tumor lesions, achieving AUC-ROC and F1-Score values of 0.9900 and 0.9665, respectively. While the results are promising, the scarcity of clinical data limits the full utilization of the model, which was designed for multimodal tasks.
Palavras-chave: Inteligência artificial
Lesões tumorais
Câncer de boca
CNPq: CNPQ::OUTROS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Computação Científica
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/34738
Data do documento: 4-Nov-2024
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação - CI

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