Classificação de Nódulos Pulmonares Utilizando Redes Neurais Convolucionais 3D - Lima, Thiago; Luz, Daniel; Veras, Rodrigo; Araújo, Flavio (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2020)
O câncer de pulmão é o segundo mais comum no Brasil. A detecção precoce de nódulos pulmonares é essencial para a sobrevivência do paciente. Neste trabalho propomos um algoritmo baseado na Rede Neural Convolucional 3D para classificar nódulos pulmonares como benignos ou malignos em imagens da tomografia computadorizada. A arquitetura proposta possui dois blocos de camadas convolucionais seguidos por uma camada de pooling, duas camadas totalmente conectadas e uma softmax. O uso de aumento de dados para balanceamento do conjunto de treino produziu resultados promissores, com acurácia de 0,9077, kappa de 0,7774, sensibilidade de 0,8481, especificidade de 0,9322 e AUC de 0,8901, na classificação de nódulos pulmonares.