Predição de lesões celulares em imagens de citologia convencional usando redes neurais convolucionais - Freitas, Lucas A.; Diniz, Débora N.; Souza, Marcone J. F.; Carneiro, Cláudia M.; Ushizima, Daniela M.; Medeiros, Fátima N. S. de; Bianchi, Andrea G. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2023.229938, 2023)
Este artigo apresenta uma nova metodologia baseada em aprendizado profundo para detectar lesões cervicais em amostras de exame de Papanicolau. O modelo proposto utiliza informações de localização do núcleo e realiza recortes em torno dele usando diferentes dimensões, sem a necessidade de segmentação da imagem. Vários modelos de CNN foram desenvolvidos e treinados com imagens reais de células cervicais. Os resultados mostraram que o modelo atingiu uma acurácia satisfatória de 0,94 usando o tamanho de caixa de 70x70 sem a necessidade de segmentar imagens. Acredita-se que essa metodologia possa auxiliar os citopatologistas na melhoria do diagnóstico e na qualidade dos resultados dos laboratórios, contribuindo para a prevenção do câncer de colo do útero.