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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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