PPM-DeepLab: Módulo de Pirâmide de Pooling como Codificador da rede DeepLabV3+ para Segmentação de Rins, Cistos e Tumores Renais - Matos, Caio Eduardo Falcão; Oliveira, Marcus Vinicius Silva Lima; Diniz, João Otávio Bandeira; Fernandes, Arthur Guilherme Santos; Braz Junior, Geraldo; Paiva, Anselmo Cardoso 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.2023.229611, 2023)
O câncer renal está entre as principais causas de mortes relacionadas ao câncer em todo o mundo. A detecção e o diagnóstico precoces são cruciais na luta contra esta doença. Recentemente, redes neurais convolucionais (CNNs) demonstraram sua eficácia em tarefas de segmentação semântica. Neste estudo, apresentamos o PPM-DeepLab, um novo modelo arquitetônico projetado para a segmentação de rins, cistos e tumores em imagens de tomografia computadorizada (TC). Especificamente, exploramos o Pyramid Pooling Module (PPM) para aprimorar a rede DeepLabv3+ incorporando informações contextuais de várias escalas. Nosso modelo proposto alcançou resultados promissores, com índices de Dice de 94,89% para rins, 83,95% para cistos e 84,62% para tumores renais.