PPM-UNet: Uma Rede Neural Convolucional para a Segmentação de Rins em Imagens de TC - Oliveira, Marcus Vinicius; Matos, Caio Eduardo Falcão; Braz Júnior, Geraldo; Paiva, Anselmo Cardoso de; Almeida, João D. Sousa de; Costa, Gabriel; Levy, Matheus; Freitas, Mario (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2022.222656, 2022)
O câncer de rim representa 3% das doenças malignas do adulto, sendo o diagnóstico precoce uma ferramenta essencial. A segmentação automática tem como objetivo auxiliar o médico no processo de diagnóstico. O objetivo desse trabalho consiste em desenvolver e avaliação de uma rede neural para segmentar as imagens de tomografia computadorizada, das regiões dos rins e tumor, caso existam. Avaliamos a utilização de Pyramid Pooling Module em substituição de camadas convolucionais da rede U-Net para atingir o objetivo. A metodologia proposta atinge como resultado 0,91 de Iou para regiões do rim e 0,88 de Iou para regiões de tumor.