Abordagem Computacional Baseada em Deep Learning para o Diagnóstico de Endometriose Profunda através de Imagens de Ressonância Magnética - Figueredo, Weslley K. R.; Silva, Italo F. S. da; Diniz, João O. B.; Silva, Aristófanes C.; Paiva, Anselmo C. de; Salomão, Alice C. C. Brandão; Oliveira, Marco A. P. de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2023.229567, 2023)
Endometriose é uma doença que atinge vários órgãos, principalmente aqueles na estrutura pélvica, e reduz consideravelmente a qualidade de vida da pessoa afetadas. A doença afeta, principalmente, mulheres em idade fértil. Pode ser identificada via exames de imagem. Neste trabalho, Propõe-se um método para identificação automática da lesão de endometriose em imagens de ressonância magnética usando técnicas de processamento de imagem e uma VGG-16 modificada, a fim de servir como auxílio no diagnóstico, na redução da necessidade da utilização de métodos invasivos para realização destes, o tempo de diagnóstico e os resultados falsos negativos. Acurácia de 83,89%, sensibilidade de 84,15%, e especificidade de 83,86% foram alcançadas.