A previs o e an lise precisas da doen a oncol gica desempenham um papel crucial na melhoria dos resultados dos pacientes e no planeamento do tratamento. Nesta disserta o, o modelo para a previs o e an lise do cancro usando algoritmos de aprendizagem profunda, especificamente Redes Neuronais Artificiais (RNA) e Redes Neuronais Convolucionais (CNN), com a utiliza o de imagens PET/CT. O sistema visa melhorar a precis o e a efici ncia do diagn stico do cancro e fornece informa es valiosas para as decis es relativas ao tratamento. O sistema tira partido do poder dos modelos de aprendizagem profunda, conhecidos por fornecerem informa es valiosas sobre o metabolismo do cancro e as estruturas anat micas. Ao treinar modelos CNN num grande conjunto de dados de imagens PET/CT anotadas, o sistema pode aprender a reconhecer padr es e carater sticas indicativos de regi es cancerosas. Para avaliar a precis o do sistema, s o utilizadas m tricas de desempenho como a Intersec o sobre a Uni o (IoU) e a medida F. A IoU mede a sobreposi o entre as regi es cancer genas previstas e as anota es do terreno, enquanto a F-measure avalia o equil brio entre a precis o e a recupera o das previs es. Estas m tricas fornecem medidas quantitativas do desempenho do sistema.
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