Avaliação de variações da rede profunda EfficientNet em bases dermoscópicas
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1337Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Informática Médica, Neoplasias CutâneasResumo
Objetivo: Investigar configurações inéditas da rede profunda EfficientNet-B2 para a classificação de pequenas bases dermoscópicas. Método: Uma abordagem para (1) pré-processamento de imagens, (2) classificação com oito configurações para ajuste fino de uma EfficientNet-B2 pré-treinada, e (3) avaliação de classificadores com validação cruzada estratificada em três bases dermoscópicas. Resultados: Todos os modelos superaram uma referência experimental, e algumas diferenças estatísticas entre eles foram encontradas. A melhor rede obteve acurácia média de 98,33% no conjunto público PH2. Conclusão: Algumas variações inéditas da rede profunda foram consideradas competitivas perante referências recentes em classificação de dermoscopias.
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