Deep Learning Aplicado ao Diagnóstico da Tuberculose Pulmonar

Data: 14/09/2020
Hora: 18h30m

Título: Deep Learning Aplicado ao Diagnóstico da Tuberculose Pulmonar
Resumo: A Tuberculose pulmonar é uma das 10 principais causas de óbitos em todo o mundo. A América Latina, em particular, concentra 3% da carga mundial de TB com taxa de mortalidade de 7,3%. Considerando os objetivos da Organização Mundial de Saúde em erradicar a epidemia global em 2030, esta palestra visa apresentar os resultados de uma contribuição neste sentido, por meio da aplicação de técnicas de Deep Learning para apoio ao diagnóstico de Tuberculose Pulmonar a partir de imagens de raio-X torácicas. A solução desenvolvida para este fim baseia-se no uso de comitês de redes neurais convolucionais profundas e possui acurácia superior a 93% na tarefa proposta.
 
Palestrante: Elloá B. Guedes
Professora da Universidade do Estado do Amazonas (UEA) e Doutora em Ciência da Computação (UFCG)
 
Mini-Bio: Elloá B. Guedes é doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2013) e professora adjunta da Universidade do Estado do Amazonas (UEA). É co-fundadora do Laboratório de Sistemas Inteligentes (LSI) e líder do Grupo de Pesquisa em Sistemas Inteligentes da instituição. Atualmente seus interesses de pesquisa concentram-se em Ciência de Dados, Machine e Deep Learning e sua aplicação.
 
Links úteis:
Site pessoal: http://elloaguedes.com/
Lattes: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?metodo=apresentar&id=K4253892D0
Entrevista ao podcast Emilias da UTFPR: https://open.spotify.com/episode/6xdlfSZTn16OgG54ESxgJt?si=IRHTOj4UTuaNx4i4LzIPJg
E-mail institucional: [email protected]