Counting of shoots of Eucalyptus sp. clones with convolutional neural network

O objetivo deste trabalho foi investigar o uso do modelo de rede neural convolucional You Only Look Once (YOLO) para detecção e contagem eficiente de brotos de Eucalyptus sp. em plantações, por meio de fotografias aéreas capturadas por veículos aéreos não tripulados. Para isso, avaliou-se a importância da organização dos dados durante o processo de treinamento do sistema. Foram utilizados dois conjunto de dados para treinar a rede neural convolucional: um consistindo em imagens com um único broto e o outro com pelo menos dez brotos por imagem. Os resultados mostraram altas taxas de precisão e recall para ambos os conjuntos de dados. A rede neural convolucional treinada com imagens contendo dez brotos por imagem apresentou desempenho superior quando aplicada a dados não utilizados durante o treinamento. Portanto, a rede neural convolucional YOLO pode ser usada para detecção e contagem de brotos de clones de Eucalyptus sp. a partir de imagens aéreas capturadas por veículos aéreos não tripulados em áreas florestais. Recomenda-se o uso de imagens contendo dez brotos para compor o conjunto de dados de treinamento para o detector de objetos.The objective of this work was to investigate the use of the You Only Look Once (YOLO) convolutional neural network model for the detection and efficient counting of Eucalyptus sp. shoots in stands through aerial photographs captured by unmanned aerial vehicles. For this, the significance of data organization was evaluated during the system-training process. Two datasets were used to train the convolutional neural network: one consisting of images with a single shoot and another with at least ten shoots per image. The results showed high precision and recall rates for both datasets. The convolutional neural network trained with images containing ten shoots per image showed a superior performance when applied to data not used during training. Therefore, the YOLO convolutional neural network can be used for the detection and counting of shoots of Eucalyptus sp. clones from aerial images captured by unmanned aerial vehicles in forest stands. The use of images containing ten shoots is recommended to compose the training dataset for the object detector

Rede neural convolucional eficiente para detecção e contagem dos glóbulos sanguíneos

Blood cell analysis is an important part of the health and immunity assessment. There are three major components of the blood: red blood cells, white blood cells, and platelets. The count and density of these blood cells are used to find multiple disorders like blood infections (anemia, leukemia, among others). Traditional methods are time-consuming, and the test cost is high. Thus, it arises the need for automated methods that can detect different kinds of blood cells and count the number of cells. A convolutional neural network-based framework is proposed for detecting and counting the cells. The neural network is trained for the multiple iterations, and a model having lower validation loss is saved. The experiments are done to analyze the performance of the detection system and results with high accuracy in the counting of the cells. The mean average precision is achieved when compared to ground truth provided to respective labels. The value of the average precision is found to be ranging from 70% to 99.1%, with a mean average precision value of 85.35%. The proposed framework had much less time complexity: it took only 0.111 seconds to process an image frame with dimensions of 640×480 pixels. The system can also be implemented in low-cost, single-board computers for rapid prototyping. The efficiency of the proposed framework to identify and count different blood cells can be utilized to assist medical professionals in finding disorders and making decisions based on the obtained report.El análisis de células sanguíneas es una parte importante de la evaluación de la salud y la inmunidad. Hay tres componentes principales de los glóbulos rojos, los glóbulos blancos y las plaquetas. El recuento y la densidad de estas células sanguíneas se utilizan para encontrar múltiples trastornos como infecciones de la sangre como anemia, leucemia, etc. Los métodos tradicionales consumen mucho tiempo y el costo de las pruebas es alto. Por tanto, surge la necesidad de métodos automatizados que puedan detectar diferentes tipos de células sanguíneas y contar el número de células. Se propone un marco basado en una red neuronal convolucional para la detección y el recuento de las células. La red neuronal se entrena para las múltiples iteraciones y se guarda un modelo que tiene una menor pérdida de validación. Los experimentos se realizan con el fin de analizar el rendimiento del sistema de detección y los resultados con alta precisión en el recuento de células. La precisión promedio se logra al analizar las respectivas etiquetas que hay en la imagen. Se ha determinado que el valor de la precisión promedio, oscila entre el 70% y el 99,1% con un valor medio de 85,35%. El coste computacional de la propuesta fue de 0.111 segundos, procesar una imagen con dimensiones de 640 × 480 píxeles. El sistema también se puede implementar en ordenadores con CPU de bajo costo, para la creación rápida de prototipos. La eficiencia de la propuesta, para identificar y contar diferentes células sanguíneas, se puede utilizar para ayudar a los profesionales médicos a encontrar los trastornos y la toma decisiones, a partir de la identificación automática.O exame de células sanguíneas é uma parte importante da avaliação de saúde e imunidade. Há três componentes principais dos glóbulos vermelhos, glóbulos brancos e plaquetas. A contagem e a densidade dessas células sanguíneas são usadas para encontrar múltiplos distúrbios, tais como infecções no sangue: anemia, leucemia, etc. Os métodos tradicionais são demorados e o custo dos testes é alto. Portanto, surge a necessidade de métodos automatizados que possam detectar diferentes tipos de células sanguíneas e contar o número de células. É proposta uma estrutura baseada em rede neural convolucional para a detecção e contagem de células. A rede neural é treinada para múltiplas iterações e é salvo um modelo que tem uma menor perda de validação. São realizados experimentos para analisar o desempenho do sistema de detecção e os resultados com alta precisão na contagem de células. A precisão média é obtida analisando os respectivos rótulos na imagem. Foi determinado que o valor médio de precisão oscila entre 70 % e 99,1 % com um valor médio de 85,35 %. O custo computacional da proposta foi de 0,111 segundos, processando uma imagem com dimensões de 640 × 480 pixels. O sistema também pode ser implementado em computadores com CPUs de baixo custo para prototipagem rápida. A eficiência da proposta, para identificar e contar diferentes células sanguíneas, pode ser usada para ajudar os profissionais médicos a encontrar distúrbios e tomar decisões, com base na identificação automática

Detecção de anormalidades em imagens mamográficas com deep learning / Detecting abnormalities in mammographic images with deep learning

Apesar dos inúmeros trabalhos na literatura para o combate ao câncer de mama, ainda existem inúmeros desafios no que diz respeito ao diagnóstico. Visando a obtenção de uma maior assertividade, o presente trabalho propõe um modelo de rede neural convolucional para extração de características de imagens mamográficas, visando uma diferenciação de regiões com presença de nódulos ou massas das regiões sem anormalidade. A partir das camadas convolutivas juntamente com técnicas de regularização foi construída uma rede neural convolucional, sendo utilizadas para treinamento, as bases do CBIS DDSM e Mini-DDSM que contém imagens com nódulos e normais. O modelo foi validado com o conjunto de imagens, obtendo índices de acurácia entre 92 a 98% e taxa de recall para regiões com nódulos de até 96%

Avaliação de topologia da rede neural e parâmetros do aprendizado de máquina por reforço para agentes jogadores de videogames

Reinforcement machine learning has been an important area in the field of artificial intelligence due to its versatility and adaptability in complex settings, without the need of a specialist supervisor. The use of images as input signals makes the intelligent agent similar to how a human being makes decisions, using the image’s rich information. In reinforcement learning with neural networks, performance is highly dependant on the topology of the neural network and several lerarning parameters. Therefore, this aims to develop an intelligent agent for playingt Atari 2600 videogames, while also proposing changes to the topology and reinforcement learning parameters comapred to literature methods. Experimental results were successful in the evolution of the agent in maximizing rewards, which shows the proposed topology and parameters are viable.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O aprendizado de máquina por reforço é uma área importante no ramo de inteligência artificial devido a sua versatilidade e adaptabilidade em cenários complexos, sem necessitar de um supervisor especialista. O uso de imagens como sinais de entrada aproxima o agente inteligente da forma em que o ser humano toma decisões, utilizando-se da riqueza de informações da imagem. Em aprendizado por reforço com redes neurais, o desempenho depende muito da topologia da rede neural e de diversos parâmetros do aprendizado. Nesse sentido, este trabalho visa desenvolver um agente inteligente para jogos de Atari 2600 e também propõe alterações de topologia e parâmetros do aprendizado em relação a métodos da literatura. Os resultados experimentais obtidos apresentam sucesso na evolução do agente na maximização das recompensas, mostrando que as topologias e parâmetros propostos são viáveis

UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAS APLICADAS NA DETECÇÃO DE MELANOMA CUTÂNEO

O melanoma cutâneo é considerado por dermatologistas um dos tumores de pele mais agressivo que existe. Para aumentar as chances de sobrevivência do paciente é necessário realizar o diagnóstico precocemente. Realizando o diagnóstico precoce permite determinar o grau de agressividade da doença. Tendo isso em consideração, foi desenvolvido um sistema que detecta o melanoma cutâneo através de uma imagem digital. A imagem digital é processada com o uso do filtro da mediana, e então é removido as cores, trabalhando com uma imagem em escalas de cinza, e modificado as suas dimensões. Após ter sido modificada, a imagem ela é comparada com os dados armazenados na rede neural desenvolvida. Com a utilização da linguagem de programação python e das bibliotecas OpenCV, que é utilizada para processamento de imagem, Keras e Tensorflow, utilizadas para o aprendizado de máquina, foi criado uma rede neural convolunional. Essa rede neural convolucional foi treinada com imagens de melanoma cutâneo assim como imagens de nevos comuns, onde a mesma encontra padrões existentes nas imagens

Aprendizado profundo para classificação de microorganismos

In this work we present a comparison among three machine learning (ML) methods applied to identify Chattonella based on microscopic images. We analyze KNearest Neighbors algorithm (KNN), Weightless Neural Network algorithm (WNN) and Convolutional Neural Network algorithm (CNN). The latter being the state of art to image classification. The goal of this work is to identify the best method to count different types of microorganisms in oceanic water samples, with the goal for detecting pollution. This comparison takes into account accuracy of the hit rate. The best result was reached by Convolutional Neural Network algorithm, as will be described in this work.Neste trabalho apresentamos uma comparação entre três métodos de aprendizado de máquina (ML) aplicados para identificar Chatonella localizadas imagens microscópicas. Analisamos o algoritmo de vizinhos de k mais próximos (KNN), o algoritmo de rede neural sem peso (WNN) e o algoritmo de rede neural convolucional (CNN). Este último sendo o estado da arte para classificação de imagens. O objetivo deste trabalho é identificar o melhor método para contabilizar diferentes tipos de microrganismos de amostras de água oceânica, com a finalidade de detectar poluição. Essa comparação leva em consideração a precisão da taxa de acertos. O algoritmo que teve o melhor desempeho foi a rede neural convolucional, como será detalhado neste trabalho

Detecção de doença de Alzheimer a partir de neuroimagens utilizando redes neurais convolucionais

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.A doença de Alzheimer, doença neuro degenerativa, apresenta minúcias pontuais que precisam ser analisadas de forma precisa e detalhada, sendo um trabalho de grande custo temporal e técnico para os profissionais da saúde responsáveis por esse tipo de atividade. Logo, uma solução que automatize essa tarefa se mostra fundamental. Para concretizarmos isso, nossa proposta é elaborar uma rede neural convolucional, capaz de classificar pacientes em diferentes estágios da doença a partir de imagens de ressonância magnética. A rede convolucional realiza procedimentos de convolução e subamostragem em imagens digitais, extraindo características que são utilizadas como parâmetros de aprendizagem pela rede neural artificial, garantindo robustez e agilidade.The Alzheimer disease is a neurodegenerative disease that affects millions of people. It consists in a progressive loss of neurons, which can be diagnosed with image analysis by a health professional. The goal of this paper is to make a classifier based in convolutional neural networks, which can differentiate digital images provided by magnetic resonance. The convolutional neural network aims to extract features from these digital images, executing convolutional operations and subsampling, making these features to be used as parameters to neural network, with robusteness and agility