Identificação de lesões periapicais em exames de radiografia utilizando clusterização baseada na \varphi-divergência e algoritmos de classificação

O presente trabalho desenvolve uma metodologia para identificar lesões em imagens de radiografias periapicais utilizando os classificadores KNN e MLP em conjunto da clusterização baseada na \varphi-divergência como método de segmentação. Também é comparado duas técnicas de balanceamentos de dados, Tomek Link e o Random Under Sampling. Com base nos resultados obtidos observa-se que embora ambos classificadores tenham sido eficazes para identificação das lesões, o KNN se mostrou mais eficiente do que a MLP, com acurácias de 90,12\% e 75,99\%, respectivamente, para a técnica Tomek Link que se mostrou mais aplicável que o Random Under Sampling.