Seleção de Backbone Para Extração de Características com a U-Net na Segmentação de Patologias Renais - Rocha, Ana A. F.; Borges, Rodrigo N.; Batista, Rodrigo E. C.; Nascimento, Rhaylson S.; Moriconi, Émery F.; Santos, Justino D.; Veras, Rodrigo M. S. (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI); 2024: Anais da XII Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e PiauíDO - 10.5753/ercemapi.2024.243753, 2024)
Este artigo apresenta uma análise comparativa de diferentes backbones em combinação com a arquitetura U-Net para a segmentação de patologias renais, com ênfase em lesões de esclerose glomerular. O objetivo principal do estudo é demonstrar a viabilidade e a eficácia do uso de backbones pré-treinados nessa tarefa. Foram avaliadas cinco redes neurais convolucionais em um conjunto de 271 imagens. Ao final dos experimentos, a VGG19 destacou-se, apresentando o melhor desempenho, com um coeficiente Dice de 35,88% no conjunto de teste e uma acurácia de 89,84%.