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

Joniel B Barreto, Danilo A Oliveira, Rui F Vigelis, Iális Paula Jr.

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661694

Evento: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2020)

Keywords: Visão computacional Segmentação Lesões periapicais

Abstract

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.

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