Tipo:	Trabalho de Conclusão de Curso
Título:	Segmentação de veias do pulso com uso de segmentação semântica
Autor(es):	Cardoso, Matheus Souza
Primeiro Orientador:	Galvão Filho, Arlindo Rodrigues
metadata.dc.contributor.referee1:	Carvalho, Rafael Viana de
metadata.dc.contributor.referee2:	Franco, Ricardo Augusto Pereira
Resumo:	Este trabalho propõe o estudo de segmentação semântica de imagens utilizando redes neurais profundas. Foi gerada uma base de dados de anotações de imagens do pulso no espectro infravermelho, para realizar o treinamento de diferentes Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para segmentação semântica. Em um primeiro momento foram treinados três CNNs diferentes (U-Net, SegNet e DeepLabv3) utilizando a mesma disposição de dados de treinamento e teste, onde as imagens dos primeiros 56 indivíduos foram utilizadas para treinamento e as últimas 37 para teste, os resultados dos modelos foram comparados e a que obteve os melhores valores de acurácia para detecção de veias foi a SegNet. Por fim o modelo SegNet foi treinado novamente com a separação dos dados de treinamento e teste feito de duas formas diferentes, no primeiro caso foram utilizadas três imagens de cada indivíduo para treinamentos e duas para teste e no segundo caso os dados de treinamento e teste foram distribuídos aleatoriamente, sendo 60% das imagens totais para treinamento e 40% para teste, para estes dois últimos testes não houve melhora nos resultados. Foi possível concluir que a SegNet se mostrou ser mais eficaz para a segmentação de veias para a base de dados utilizada no trabalho em comparação com outras CNNs, além disso, foi possível observar que os modelos em geral não obtiveram excelentes resultado, pois foram utilizados poucos dados para treinamento e teste.
Palavras-chave:	Redes neurais convolucionais Veias Segmentação semântica Base de dados
CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editor:	Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição:	PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department:	Escola de Ciências Exatas e da Computação
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/390
Data do documento:	2-Dez-2020
Aparece nas coleções:	TCC Ciência da Computação

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