Classificação de lesões de pele em possiveis cânceres
Utilizando transferência de aprendizado e um classificador SVM foi criado um modelo para classificação de lesões de pele em malignas e benignas.
- Para utilizar os códigos basta criar um diretório para os dados com o seguinte formato:
---- BaseDeDados
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------- train
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| -------- benign
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| -------- malignant
------- val
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| -------- benign
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| -------- malignant
------- test
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-------- benign
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-------- malignant
No aquivo ExemploDiretorio.rar há um exemplo da estrutura do diretório.
Atualize os endereços do diretório para os do diretorio da sua máquina, nos dois arquivos disponibilizados.
A fonte de dados é a ISIC, que foi baixada via API disponibilizada juntamento com os arquivos de anotações de cada imagem.
As duplicatas e imagens que continha obstruções foram removidas, o desbalancemanto entre as classes malignas e benignas foi resolvido utilizando o algoritmo SMOTE Borderline, onde apenas a base de treinamento foi reamostrada.
A transferência de aprendizado foi realizada utilizando a rede Xception.
A camada totalmente conectada original foi removida e os vetores de saída serviram de entrada para um classificador SVM Linear. Foi obtido os seguintes resultados:
Resultado para a rede Xception.
Onde a base de teste atingiu uma acurácia de 80,15%.
Exemplos de imagens classificadas corretamente:
Exemplos de imagens classificadas incorretamente:
No arquivo ImagensDeExemploParaClassificacao.rar podem ser encontradas mais imagens que foram classificadas por este algoritmo.