Aprendizado profundo para assistência histopatológica: um estudo de classificação de micrometástases em câncer de mama - Kuhn, Gabriela; Zeiser, Felipe André; Roehe, Adriana; Costa, Cristiano André da; Ramos, Gabriel de Oliveira (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2023.230093, 2023)
Algoritmos de Deep Learning para detecção de micrometástases em câncer de mama podem melhorar os padrões-ouro e a eficiência das rotinas dos patologistas. Uma análise da literatura indica que os modelos ainda precisam melhorar seu desempenho na identificação de micrometástases e células tumorais. No caso de células tumorais isoladas, as taxas de detecção ficaram abaixo de 40%. Também há oportunidades para melhorar as taxas de falsos positivos, pois muitos modelos ainda detectam nervos ou contaminações como falsas micrometástases. Neste estudo, investigamos a implementação de uma rede neural para a classificação de metástases. O objetivo é que esta rede neural de classificação seja a primeira camada de um modelo final composto por duas redes neurais - classificação e segmentação. Como resultados parciais, este trabalho obteve uma AUC = 0,998 para a tarefa de classificação nos fragmentos da lâmina.