Segmentação automática de núcleos cervicais em imagens de Papanicolaou - Teixeira, Julia Beatriz A.; Rezende, Mariana T.; Diniz, Débora N.; Carneiro, Claudia M.; Luz, Eduardo J. da S.; Souza, Marcone J. F.; Ushizima, Daniela M.; Medeiros, Fátima N. S. de; Bianchi, Andrea G. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2022)
A análise de células cervicais a partir de exames de Papanicolaou convencionais ainda é um grande desafio. Diferentemente das imagens de exame em meio líquido, a citologia convencional possui muita sobreposição celular e diversas estruturas epiteliais que dificultam a implementação de metodologias computacionais que possam dar suporte à automação dos exames. Este trabalho compara o desempenho de duas arquiteturas de redes neurais convolucionais para segmentar núcleos celulares. A avaliação considerou o uso de um novo banco de dados de segmentação. Os resultados mostraram que nossa proposta consegue segmentar núcleos celulares a partir de imagens de citologia convencional com múltiplas células e sobreposição.