ErrorSim: a deep learning error simulator in left ventricle segmentations - Raquel, Bruno F.; Ribeiro, Matheus A. O.; Nunes, Fátima L. S. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2025)
A segmentação do ventrículo esquerdo em exames de Ressonância Magnética Cardíaca é importante para o diagnóstico médico. Métodos de aprendizado profundo têm se destacado ao obter segmentações semelhantes à de especialistas. Entretanto, uma das limitações atuais é a produção arbitrária de erros anatômicos que podem comprometer o diagnóstico. Dado esse problema, esse trabalho propõe um arcabouço para categorização e simulação controlada e automática de diferentes erros anatômicos. O arcabouço favorece o desenvolvimento de métodos voltados à detecção e à correção desses erros. Resultados indicam que o arcabouço proposto é capaz de gerar erros de diversas categorias e replicar os mesmos erros produzidos por redes (Dice > 0.8).