DESENVOLVER UMA FERRAMENTA DE INTELIG�NCIA ARTIFICIAL (IA) QUE PERMITA AUXILIAR, POR MEIO DE IMAGENS, O DIAGNÓSTICO DE PSORÀASE VULGAR.

Resumo

O PROJETO PIBITI TEM COMO PROPÓSITO DESENVOLVER UM SOFTWARE DE ANÁLISE DE IMAGENS UTILIZANDO UM BANCO DE IMAGENS DA DOEN�A PSOR�ASE VULGAR, COM O INTUITO DE  CRIAR UMA INTELIG�NCIA ARTIFICIAL (IA) PARA APLICATIVOS MÓVEIS COM A FINALIDADE DE UTILIZAR, SEJA A C�MERA DO APARELHO OU SUA GALERIA DE FOTOS, AS IMAGENS QUE SERIAM ANALISADAS PARA APRESENTAR UM DIAGNÓSTICO PARA O USU�RIO COM RELAÇÃO A DOEN�A MOSTRANDO AS TAXAS DE PROBABILIDADE DA DOEN�A. ESTA IA SERIA DESENVOLVIDA UTILIZANDO A LINGUAGEM DE PROGRAMA��O PYTHON, COM SEUS CONCEITOS DE ESTRUTURAS DE DADOS, E TECNOLOGIAS APLICADAS EM CONCEITOS DE DEEP LEARNING COMO PROCESSAMENTO E RECONHECIMENTO DE IMAGENS, E A BIBLIOTECA TENSORFLOW, COM ALGORITMOS DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA QUE AS IMAGENS LIDAS PUDESSEM ANALISAR AS DIMENS�ES, ESCALAS DE CORES E DETALHES DE SOMBRAS E ASSIM ATINGIR UM ALTO N�VEL DE EFICI�NCIA E EXATID�O DURANTE AS AN�LISES. PARA APRESENTAR UM DIAGNÓSTICO GERADO A PARTIR DA IMAGEM SELECIONADA DO USU�RIO, MAS PARA ISSO SE FAZ NECESS�RIO ATINGIR O RESULTADO DE UM BOM TREINAMENTO DA INTELIG�NCIA ARTIFICIAL PARA A IDENTIFICA��O DA PSOR�ASE NAS IMAGENS, LOGO PARA QUE HAJA UMA ALTA TAXA DE ACERTOS, � PRECISO QUE OS PESOS DENTRO DOS NEUR�NIOS DA REDE NEURAL ESTEJAM EQUILIBRADOS E QUE TODA A CRIA��O DA REDE ESTEJA BEM FEITA PARA QUE O TREINAMENTO DEMONSTRA OS RESULTADOS ESPERADOS, E CASO ELA NÃO TENHA TOTAL EXATID�O, SER� MOSTRADA A PORCENTAGEM DE ACERTO QUE A ANÁLISE DA IMAGEM CONSTATOU COM O N�VEL DE ACERTO DO GRADIENTE. SEGUINDO AS BOAS PR�TICAS DE PROGRAMA��O PARA UM SOFTWARE BEM FEITO E ORGANIZADO PARA QUE ESTEJA FUNCIONANDO DENTRO DO APLICATIVO PARA SMARTPHONES PARA SER DISTRIBU�DO PARA USO GERAL, MOSTRANDO  UMA AJUDA NO CAMPO DA MEDICINA.