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dc.creatorSantiago, Matheus Kennedy Dionísio
dc.date.accessioned2026-04-25T12:39:05Z
dc.date.available2026-04-25T12:39:05Z
dc.date.issued2025-07-30
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifpe.edu.br/xmlui/handle/123456789/2125
dc.description.abstractSkin cancer is a public health issue with high incidence in countries with intense sun exposure, such as Brazil. In remote regions far from major urban centers, the shortage of dermatologists hinders access to specialized diagnosis and increases the risk of late detection. This work evaluates a cascade-based Machine Learning approach for skin lesion screening, using classification algorithms applied to dermatoscopic images. The proposed method aims to support primary healthcare professionals, such as general practitioners, in identifying potentially malignant lesions, thus contributing to faster referral of suspicious cases and to the early detection of skin cancer in areas with limited access to specialists.pt_BR
dc.format.extent10 p.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.relationSantiago, Matheus Kennedy Dionísio.Classificação de Lesões de Pele com IA Utilizando uma Abordagem em Cascata. Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Pernambuco, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Pernambuco, 10fol, 2025.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
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dc.subjectCâncer de pele; Machine learning; Detecção precoce de câncer de pelept_BR
dc.titleClassificação de Lesões de Pele com IA Utilizando uma Abordagem em Cascatapt_BR
dc.typeArticlept_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/2396661301299142pt_BR
dc.contributor.advisor1Lima, Tiago Pessoa Ferreira de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4861396173974431pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Tiago Pessoa Ferreira de
dc.contributor.referee2Cordeiro, Paulo Roger Gomes
dc.contributor.referee3Silva, Diogo Lopes da
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4861396173974431pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/ 7671177677866299pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/ 9276635214661347pt_BR
dc.publisher.departmentPalmarespt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.description.resumoO câncer de pele é um problema de saúde pública com alta incidência em países com elevada exposição solar, como o Brasil. Em regiões afastadas dos grandes centros urbanos, a escassez de dermatologistas dificulta o acesso ao diagnóstico especializado e aumenta o risco de detecção tardia. Este trabalho avalia uma abordagem em cascata baseada em Machine Learning para triagem de lesões de pele, utilizando algoritmos de classificação aplicados a imagens dermatoscópicas. A proposta tem como objetivo apoiar profissionais da Atenção Básica em Saúde, como médicos generalistas, na identificação de lesões potencialmente malignas, contribuindo para o encaminhamento mais ágil de casos suspeitos e, consequentemente, para a detecção precoce do câncer de pele em regiões com acesso limitado a especialistas.pt_BR


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