Sistema de Classificação de Fraturas

Projeto da Disciplina PET1706 - TÓPICOS ESPECIAIS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE (Redes Neurais Artificiais) - 2024.1

Professora: Rosana Rego

![Bacharel em Engenharia de Software]

Curso: Bacharel em Engenharia de Software

• UFERSA - Campus Pau dos Ferros

Este é um sistema de identificação de fraturas desenvolvido em Python utilizando OpenCV. O sistema utiliza técnicas de Processamento de Imagem e Machine Learning para identificar quais os tipos de fraturas apresentam em uma imagem.

Funcionalidades Principais

• Identificação de Fraturas: O sistema é capaz de analisar imagens contendo partes do corpo humanos e classificar dentro de 10 possíveis fraturas: Avulsão; Triturada; Luxação; Galho verde; Linha fina; Impactado; Longitudinal; Obliqua; Patologica; Espiral.

• Processamento de Imagem: Utilizando OpenCV, o sistema realiza o pré-processamento das imagens, destacando as fraturas nas partes do corpo humano e classificando o tipo dentro das 10 classes pré-determinadas.

• Modelo de Machine Learning: O sistema utiliza um modelo de Machine Learning treinado previamente para classificação de fraturas. Este modelo foi treinado com uma variedade de imagens de diferentes tipos de fraturas.

Requisitos de Sistema

• Python 3.x
• OpenCV
• Bibliotecas Python: NumPy, Streamlit, scikit-learn, etc. (detalhes podem ser encontrados no arquivo requirements.txt)

Instalação

1. Clone o repositório do GitHub:

git clone https://github.com/ClassNeuralNetwork/Classificao_fratura.git

2. Navegue até o diretório do projeto:

cd projeto_fraturas

3. Instale as dependências usando pip:

pip install -r requirements.txt

Contribuição

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Equipe

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Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter mais detalhes.