Segmentação de Lesões de Pele Utilizando Algoritmos de Aprendizagem Profunda - Souza, Lucas; Lelis, Samuel; Silva, Romuere (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2020: Anais do XX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2020.11526, 2020)
Dentre os cânceres de pele, o melanoma o mais grave e mais frequente no Brasil. Além disso, sua incidência está aumentando cada vez mais pelo mundo, assim mostrando a importância dos sistemas de detecção do câncer através de imagens médicas para a obtenção de um diagnóstico mais rápido. Uma das etapas é a segmentação, que trata do isolamento da região lesionada. Nesta pesquisa realizou-se a aplicação das técnicas de pós-processamento limiar de Otsu, fechamento de regiões e remoção de pequenas regiões para melhorar o resultado com algoritmos baseados em aprendizagem profunda U-Net. Com a utilização das bases PH 2 e ISIC 2018, foram obtidos 0,9482 e 0,7729 de valores de Dice, respectivamente.