Redes generativas adversariais para detecção de câncer de pele
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Keywords

Redes generativas adversariais
Aprendizado profundo
Melanoma

How to Cite

MASSUDA, William; AVILA, Sandra de. Redes generativas adversariais para detecção de câncer de pele. Revista dos Trabalhos de Iniciação Científica da UNICAMP, Campinas, SP, n. 27, p. 1–1, 2019. DOI: 10.20396/revpibic2720191870. Disponível em: https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/pibic/article/view/1870. Acesso em: 22 apr. 2026.

Abstract

Esse projeto de pesquisa teve como objetivo o estudo de arquiteturas de redes generativas adversariais (GANs) para a geração de imagens sintéticas de lesões de câncer de pele, com foco principal na validação das diferentes métricas de avaliação para essas arquiteturas.

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References

I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative adversarial nets”, NIPS, 2014.

T. Salimans, I. Goodfellow, W. Zaremba, V. Cheung, A. Radford, and X. Chen, “Improved techniques for training gans,” in NIPS, 2016.

M. Heusel, H. Ramsauer, T. Unterthiner, B. Nessler, and S. Hochreiter, “Gans trained by a two time-scale update rule converge to a local nash equilibrium,” in NIPS, 2017.

T. Karras, T. Aila, S. Laine,andJ.Lehtinen,“Progressive growing of gans for improved quality, stability, and variation,” ICLR, 2018.

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