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dc.creatorMunzlinger, Camila-
dc.date.accessioned2025-10-02T21:25:30Z-
dc.date.available2025-10-02T21:25:30Z-
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.urihttps://arandu.iffarroupilha.edu.br/handle/itemid/713-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Farroupilhapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRede neuralpt_BR
dc.subjectCovid-19pt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectDiagnósticopt_BR
dc.titleUso de uma rede neural convolucional para análise de raios-x de pulmão com detecção de covid-19, pneumonia e tuberculosept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Yepes, Igor-
dc.description.resumoDevido à grande demanda de diagnósticos e laudos requeridos, à sobrecarga de horas de trabalho e á falta de tempo para a realização de um atendimento coerente com as necessidades dos pacientes, o período de trabalho de um médico radiologista se mostra deveras árduo. Com isso em mente, este artigo visa apresentar um sistema baseado em IA (Inteligência Artificial) desenvolvido para auxiliar os profissionais radiólogos na sua rotina de trabalho, agilizando o diagnóstico e disponibilizando tempo ao radiologista para um atendimento mais humanizado. No estudo é desenvolvido um modelo de IA com capacidade de diagnosticar doençaas pulmonares em imagens de raio-x, sendo elas covid-19, pneumonia e tuberculose. Para o desenvolvimento foram utilizadas a IDE do Google Colaboratory, a linguagem de programação Python, o modelo de redes neurais convolucionais e uma base de dados com imagens validadas para o treinamento da rede. Após o treinamento do modelo, este alcançou uma acurácia de 89% na realização do diagnóstico.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Frederico Westphalenpt_BR
dc.publisher.initialsIFFARpt_BR
dc.audience.educationlevelGraduaçãopt_BR
dc.creativecommons.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.creativecommons.nameAtribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 Brasil*
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