Avaliação do
Você é humano?
8
5
=
Denunciar conteúdo impróprio
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Aprendizado de máquina aplicado ao diagnóstico por imagem para aplicação em Prick Test
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/256764
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Simões, Rafael Plana | - |
| Autor(es): dc.creator | Perger, Edson Luiz Pontes | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T17:16:49Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T17:16:49Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-24 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-24 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-24 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/256764 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/256764 | - |
| Descrição: dc.description | O Teste Cutâneo de Puntura (TCP) é utilizado para diagnosticar a sensibilização a antígenos por meio de uma resposta mediada pela Imunoglobulina E (IgE). Para tornar esse diagnóstico menos dependente da interpretação humana, o presente estudo propôs um método alternativo para inferir sobre a reação alérgica utilizando aprendizado profundo, propõem ainda o desenvolvimento de um aplicativo mobile e web para agilizar o processo do especialista, além de poder ser acessado em qualquer lugar e aplica a metodologia em um conjunto de imagens de microscópio para verificar a reprodutibilidade do método proposto em outros casos de análise e/ou diagnóstico por imagem. Um conjunto de dados com 5844 imagens de TCP foi criado e utilizado para treinar uma rede neural totalmente convolucional e inferir um modelo de segmentação da pápula (modelo de ML). O modelo inferido foi comparado a dois outros métodos: 1 - aproximação da área da pápula como um círculo com o diâmetro médio medido por um médico; e 2 - segmentação de imagem assistida (AIS), considerada o método mais preciso. A análise de Bland-Altman mostrou que a diferença entre os métodos não está correlacionada com a magnitude da área e que as estimativas produzidas por diferentes métodos podem ser relacionadas pela adição ou subtração do respectivo valor de viés. O modelo de machine learning (ML) apresentou uma precisão de segmentação de 85,82% e uma precisão de detecção de 93,55%, demonstrando uma forte correlação com o método AIS. O protocolo desenvolvido possui potencial para automatizar a interpretação da reação do TCP e ser utilizado na prática clínica no futuro, especialmente com o uso do aplicativo desenvolvido, que apresentou um desempenho aceitável. | - |
| Descrição: dc.description | The Skin Prick Test (SPT) is utilized to diagnose sensitization to antigens through an Immunoglobulin E (IgE)-mediated response. To reduce the reliance on human interpretation for this diagnosis, the present study proposes an alternative method to infer allergic reactions using deep learning. Additionally, it proposes the development of a mobile and web application to expedite the specialist's process, as well as to enable accessibility from anywhere, applying the methodology to a set of microscope images to verify the reproducibility of the proposed method in other cases of image analysis and/or diagnosis. A dataset containing 5844 SPT images was created and utilized to train a fully convolutional neural network and infer a papule segmentation model (ML model). The inferred model was compared to two other methods: 1 - approximation of the papule area as a circle with the average diameter measured by a physician; and 2 - Assisted Image Segmentation (AIS), considered the most accurate method. Bland-Altman analysis showed that the difference between the methods is not correlated with the magnitude of the area and that the estimates produced by different methods can be related by adding or subtracting the respective bias value. The machine learning (ML) model demonstrated a segmentation accuracy of 85.82% and a detection accuracy of 93.55%, showing a strong correlation with the AIS method. The developed protocol has the potential to automate the interpretation of the TCP reaction and to be used in clinical practice in the future, particularly with the use of the developed application, which demonstrated acceptable performance. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado profundo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Hipersensibilidade mediada por IgE | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Diagnóstico por imageamento | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Testes cutâneos | - |
| Título: dc.title | Aprendizado de máquina aplicado ao diagnóstico por imagem para aplicação em Prick Test | - |
| Título: dc.title | Machine learning applied to imaging diagnosis for application in Prick Test | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
Não existem arquivos associados a este item.
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma:
- O Termo de Uso pode ser modificado pela CAPES a qualquer tempo, sem necessidade de notificação prévia, sendo que tais modificações serão válidas a partir da data de sua veiculação neste portal;
- Para aprovação de cadastro do usuário ao sistema, a CAPES pode requisitar o fornecimento de informações, haja vista a política de segurança adotada, objetivando resguardar a segurança dos usuários nesse ambiente virtual;
- O usuário aceita e declara compreender que, em razão do peculiar ambiente da Internet, a CAPES não poderá garantir que o acesso ao site seja livre de erros ou problemas decorrentes de casos fortuitos, internos ou externos, casos de força maior ou ainda de outros casos não inteiramente sujeitos a controle direto dos administradores do site e, portanto o usuário se obriga a isentar a CAPES de quaisquer reclamações ou indenizações. A CAPES também não se responsabiliza por interrupções, interceptações, invasões, disseminação de vírus ou outros atos ilícitos, típicos e atípicos de ambiente virtual, e de web, dos quais a CAPES não tenha tido intenção deliberada de participar ou praticar;
- O usuário aceita e declara compreender que qualquer texto, marca, áudio, imagem, ou conteúdo veiculados no site são protegidos por direitos de propriedade intelectual o qual deve ser respeitado de acordo com a licença concedida pelo respectivo detentor dos referidos direitos, sob pena de apuração das responsabilidades cabíveis;
-
Desta forma a CAPES se exime de toda e qualquer responsabilidade por eventuais perdas, danos e prejuízos de qualquer natureza decorrentes:
- Do descumprimento da lei, da moral e dos bons costumes, como consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da infração aos direitos de propriedade intelectual e industrial, segredos empresariais, compromissos contratuais de qualquer tipo, direitos à honra, à intimidade pessoal e familiar, à imagem das pessoas, direitos de propriedade e de toda e qualquer natureza pertencentes a um terceiro por consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da falta de veracidade, precisão, exatidão, pertinência e/ou atualidade dos conteúdos;
- Da inadequação para qual seja o propósito, ou da frustração, das expectativas geradas pelos conteúdos;
- Exceto quando mencionado explicitamente, ou quando se tratar de citação de material alheio ou ilustração, nos limites estabelecidos pela Lei 9.610/98, todo o Conteúdo textual original do Portal eduCAPES está disponível livremente para leitura, entre outros direitos, conforme definido na licença Creative Commons;
- A CAPES não se responsabiliza pelos comentários, opiniões, informações, depoimentos, mensagens, vídeos, textos, imagens, áudios ou qualquer outro tipo de conteúdo que sejam, postados, publicados e disponibilizados através do Portal eduCAPES pelos usuários, sendo a responsabilidade civil e criminal atribuída única e exclusivamente ao autor dos comentários, opiniões, informações, ou mensagens. Todo o conteúdo publicado por usuários são de responsabilidade exclusiva dos mesmos e de caráter completamente independente, sendo que todo e qualquer tipo de opinião, ideal e/ou posição expressados não refletem necessariamente o ponto de vista e a posição do Portal eduCAPES e/ou da CAPES. A CAPES se reserva o direito de armazenar as informações destes autores e/ou Usuários, a fim de viabilizar sua identificação;
- O usuário aceita e declara compreender que a CAPES poderá disponibilizar no Portal eduCAPES, links de acesso para outros sites e endereços virtuais administrados, controlados ou operados por terceiros. Qualquer site conectado a partir do eduCAPES não está sob o controle da CAPES;
- A CAPES não assume nenhuma responsabilidade ou obrigação por qualquer informação, comunicação ou material encontrado em tais sites, ou em qualquer site conectado a tais sites. A CAPES não assume qualquer responsabilidade pelos serviços ou funcionalidades ali dispostos, sendo a decisão de utilização e a forma de relacionamento com os mesmos de exclusiva responsabilidade do usuário, que inclusive isenta a CAPES de fiscalizar o conteúdo ou zelar pela integridade de tais sites ou endereços virtuais.
- O usuário aceita e declara compreender que o acesso a determinadas áreas do site será restrito. Para acessá-las, o usuário deverá fazer o login e cadastrar uma senha de acesso. A senha é individual, sigilosa e intransferível, sendo o usuário o único responsável pela guarda da mesma. O usuário assume toda e qualquer responsabilidade pelo mau uso ou pela utilização da senha por terceiros;
- A CAPES reserva o direito de excluir o cadastro, de excluir o material submetido ou proibir o acesso do usuário ao portal eduCAPES no caso de qualquer abuso ou indício de prática ilícita no uso do site ou de qualquer uso não autorizado ou proibido pelo usuário, nos termos da legislação brasileira;
- As condições estabelecidas no Termo de Aceite e Uso do Site são regidas pela lei brasileira. Sob nenhuma circunstância o usuário deverá violar qualquer lei usando o portal eduCAPES para propósitos que incluam, mas não limitados a isso, difamação ou perturbação de outros, violação de direitos de propriedade intelectual ou de terceiros, envio de material obsceno ou ofensivo, vírus, arquivos corrompidos, ou outros programas que poderiam danificar ou alterar este site ou os computadores de empresa ou de terceiros;
- A CAPES reserva o direito de retirar qualquer conteúdo que infrinja a lei, a moral e os bons costumes nos termos da legislação vigente e também na hipótese de o conteúdo não se coadunar com as finalidades educativas do Portal. A CAPES garante o direito de defesa e contraditório dos usuários. O usuário reconhece que o material enviado por terceiros, que não a CAPES, não é endossado pela mesma.
Concordo e desejo baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo