Segmentation of the Glomerular Region in Pathological Kidney Slides - Nascimento, Débora B.; Oliveira, Luciano; Santos, Washington; Duarte, Angelo; Aires, Kelson R. T.; Veras, Rodrigo M. S. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.14444, 2025)
Este estudo propõe um método para segmentação da região glomerular em imagens histológicas renais, utilizando redes neurais convolucionais (CNNs) baseadas nas arquiteturas U-Net e Sharp U-Net com backbones pré-treinados. Foram avaliadas 643 imagens coradas por hematoxilina-eosina (HE), ácido periódico de Schiff (PAS) e ácido periódico-metenamina prata (PAMS), aplicando validação cruzada estratificada em 5 folds. A U-Net com VGG-19 mostrou o maior Dice médio (95,45%), seguida pela Sharp U-Net com DenseNet201. Os resultados foram consistentes entre as colorações, com leve vantagem para PAMS e PAS. O método revelou precisão e robustez, destacando seu potencial como ferramenta de apoio ao diagnóstico em nefropatologia.