Segmentação Semântica do Câncer de Pele Utilizando Aprendizado Profundo - Silva, João Victor M. da; Aires, Kelson R. T.; Santos, Alan R. F. dos; Veras, Rodrigo de M. S.; B. Neto, Laurindo de S.; Sousa, Leonardo P. de; I. Filho, Francisco das C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2023)
O câncer de pele é um dos grandes problemas enfrentados pela saúde pública, e a utilização de Aprendizado de Profundo pode permitir a classificação de lesões de pele em imagens. Nesse contexto, este trabalho tem o objetivo de desenvolver um método de segmentação de lesões de pele para facilitar a classificação de lesões. Nesse sentido, foi utilizado a arquitetura DeepLab3+ associada à limiarização global, refinado em três modelos específicos: (1) somente para lesões malignas, (2) somente para lesões benignas e (3) para todos os tipos de lesões. Os experimentos utilizaram quatro bases públicas, HAM10000, ISIC 2016, ISIC 2017 e PH 2 . Os melhores resultados atingiram um Dice de 94,42% na base HAM10000, 91,68% na base ISIC 2016, 87,19% na base ISIC 2017 e 92,12% na base PH 2 . Os melhores resultados foram alcançados com o modelo treinado para todos os tipos de lesões.