Metodologia de Geração de Dados aplicada à Geração de Imagens de Exames de Colonoscopia - Castro, André Cerqueira; Neves, Lucas Lima; Gonçalves Paiva, Heitor Sardinha; Pereira Franco, Ricardo Augusto (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2024: Anais da XII Escola Regional de Informática de Goiás, 2024)
Os exames de colonoscopia podem detectar pólipos adenomatosos, que representam o estado inicial da grande maioria dos casos de câncer colorretal. Todavia, seus diferentes tamanhos e formatos tornam a tarefa de detectá-los difícil até mesmo para modelos estado da arte em aprendizado de máquina. Um dos motivos se deve à escassez de dados disponíveis para esta tarefa. Visando contornar esta problemática, é proposta neste artigo uma metodologia de geração de dados artificiais para imagens de colonoscopia, na qual se analisam três modelos generativos de imagens (Guided Diffusion, PFGM++ e o Improved Diffusion) e se realiza o tratamento e a avaliação das imagens geradas. Os resultados alcançados demonstram desempenho satisfatório na geração de imagens de exames de colonoscopia para todos os modelos generativos analisados, obtendo-se valores de FID igual a 33,89 e 0,2573 de SSIM para o melhor modelo generativo dentre todos os modelos avaliados e existentes na literatura.