Aprendizado Profundo para Detecção de Cálculos Renais em Imagens de Tomografia Computadorizada - Lima, Thiago; Catiely, Camila; Sousa, Vitoria; Veras, Rodrigo; Araújo, Flávio (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2023.229430, 2023)
A calcificação renal é uma doença comum, geralmente detectada pelos médicos especialistas em exames de tomografia computadorizada (TC). Contudo, a análise desse tipo de exames ainda é uma tarefa desafiadora, o que torna um trabalho repetitivo, fadigante e sujeito a erros. Neste contexto propomos um método para detecção de calcificações, na região renal, em imagens de TC, que pode facilitar a tomada de decisão do especialista. Para o desenvolvimento desse método foi utilizada uma base de imagens privada com 887 amostras provenientes de 20 exames de diferentes pacientes. As imagens foram segmentadas utilizando a Mask-RCNN e para etapa de detecção das calcificação, avaliamos quatro modelos YOLOv5 com diferentes tamanhos da imagem de entrada. O modelo que se destacou foi a YOLOv5n com tamanho de entrada 640×640, obtendo um mAP_50 de 0,89, precisão de 0,87 e recall de 0,85.