Classificaes de Imagens de Raios X Usando Aprendizagem Profunda Otimizada

Redes Neurais Convolucionais Profundas ou simplesmente Redes Neurais Convolucionais (CNN) tornaram-se recentemente um dos mais poderosos e expressivos modelos de aprendizagem para o Reconhecimento de Padres de Imagem, Processamento de Imagem Mdica, Viso Computadorizada, Reconhecimento de Caracteres Escritos Mo/ptico, etc. que so bem versados na realizao das tarefas de Classificao, tanto Binria como Categrica de uma forma eficiente e simples. Alm da sua ampla utilizao em vrios campos e domnios nos dias de hoje, ganhou grande popularidade e reconhecimento na rea da Cincia Mdica, uma vez que vrios relatrios mdicos hoje em dia so altamente confiveis sobre o reconhecimento de Imagem baseado no Aprendizado Profundo. Neste livro, treinamos um Modelo de Rede Neural Estruturada Profunda, que basicamente um Modelo CNN sobre um grande conjunto de Dataset de Imagens de Raios X chamado MURA (Musculoskeletal Radiographs Abnormality) e tentamos prever as Anormalidades de uma Imagem Radiogrfica (seja uma Imagem Normal ou Anormal) com base nas classificaes binrias.