Detecção e Classificação de Melanoma usando Aprendizado Profundo

Melanoma é um tipo de carcinoma com uma taxa de mortalidade notavelmente alta. O diagnóstico preciso deste câncer agressivo é crucial devido às suas implicações severas. Indicadores diagnósticos-chave incluem forma assimétrica, cor heterogênea, diâmetro maior que 6 mm e bordas irregulares, que os dermatologistas geralmente identificam por exame visual. O método convencional para detecção de carcinoma é a biópsia, que envolve a remoção ou raspagem de amostras de pele para testes laboratoriais extensos. Esse processo é doloroso e demorado. Para melhorar a experiência do paciente e aumentar a eficiência do diagnóstico, foi desenvolvido um método baseado em computador utilizando técnicas de processamento de imagem e algoritmos de aprendizado profundo, especificamente Redes Neurais Convolucionais (CNNs), para identificar melanoma com precisão. Palavras-chave: Aprendizado profundo, CNN, Detecção baseada em computador