Algoritmo de Redes Neurais Artificiais para Diagnóstico da Queda de Cabelo Humano
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Neste livro, as redes neurais artificiais (ANNs) estão a ser usadas para diagnosticar a queda de cabelo em pacientes. Uma condição auto-imune conhecida como Alopecia Areata (AA) resulta em queda de cabelo na área afectada. Os números mais recentes de todo o mundo mostram que AA afecta 1 em 1000 pessoas e tem uma taxa de incidência de 2%. Por exemplo, a classificação é importante no campo da medicina porque um dos principais objectivos do médico é estabelecer se um paciente tem ou não uma doença. O objectivo deste estudo é avaliar a exactidão das redes neurais para a detecção d...
Neste livro, as redes neurais artificiais (ANNs) estão a ser usadas para diagnosticar a queda de cabelo em pacientes. Uma condição auto-imune conhecida como Alopecia Areata (AA) resulta em queda de cabelo na área afectada. Os números mais recentes de todo o mundo mostram que AA afecta 1 em 1000 pessoas e tem uma taxa de incidência de 2%. Por exemplo, a classificação é importante no campo da medicina porque um dos principais objectivos do médico é estabelecer se um paciente tem ou não uma doença. O objectivo deste estudo é avaliar a exactidão das redes neurais para a detecção da alopecia em sujeitos humanos. Cabelos Saudáveis (HHs) e Alopecia Areata (AA) têm um quadro de classificação IA que será sujeito a IP, incluindo o melhoramento e segmentação CLAHE. Depois, para aumentar a precisão do quadro proposto, foi utilizada a ampliação de dados (DA) para gerar mais dados. O modelo VGG- 19 CNN pré-treinado foi então utilizado para extrair características. Para criar um modelo de aprendizagem da máquina, é utilizada a abordagem de classificação da Máquina Vectorial de Apoio (SVM). As restantes imagens da série foram utilizadas para testes. Foi demonstrado que a VGG-SVM sugerida era 98,31% precisa na simulação.
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