Resumo
Detectar precocemente o câncer de pele é crucial: a taxa de sobrevivência é muito alta — cerca de 95% — para o diagnóstico precoce, mas cai substancialmente — para 10% a 15% — se o câncer atingir seus estágios finais. Neste contexto, o principal objetivo deste trabalho é facilitar a identificação precoce das lesões, melhorando dessa forma o prognóstico da doença. Para isso, focamos nas arquiteturas de aprendizado profundo (DLA, Deep Learning Architectures). Entretanto, o uso das DLAs para imagens médicas é problemático, devido à escassez de grandes bases de dados disponibilizadas. A utilização de tais dados pode ser melhorada a partir da aprendizagem curricular, uma estratégia de ordenação inteligente de tais dados que facilita o processo de aprendizagem.
Todos os trabalhos são de acesso livre, sendo que a detenção dos direitos concedidos aos trabalhos são de propriedade da Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP.