Segmentação de Pólipos em Imagens de Colonoscopia utilizando YOLOv8 - Araujo Junior, Sandro Luis de; Scheeren, Michel Hanzen; Aguiar, Rubens Miguel Gomes; Mendes, Eduardo; Franco, Ricardo Augusto Pereira; Paula Filho, Pedro Luiz de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2024)
A segmentação de pólipos em imagens de colonoscopia é uma importante tarefa de diagnóstico auxiliado por computador, uma vez que pode auxiliar médicos na identificação e consequentemente remoção dos pólipos, contribuindo assim para a redução dos casos de câncer colorretal, um dos tipos de câncer mais comum e letal. Neste trabalho, a capacidade das diferentes variantes do algoritmo YOLOv8 foi avaliada na tarefa de segmentação de pólipos, utilizando para isto três bases públicas de imagens de colonoscopia. Dentre as diferentes versões, o YOLOv8n se mostrou a alternativa mais eficaz, apesar de ser a versão mais simples. Os resultados alcançados chegaram à 0,919 de dice e 0,877 de IoU, evidenciando assim a eficácia do modelo.