Segmentação de Núcleos em Imagens Citológicas do Colo do Útero com Pix2Pix e U-Net - Pinho, João Pedro Lobato de; Machado, Alexei Manso Correa (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2025.6952, 2025)
A segmentação de núcleos celulares é essencial para a análise de imagens citológicas e a detecção precoce de doenças como o câncer cervical. Este trabalho compara as arquiteturas U-Net e Pix2Pix na tarefa de segmentação semântica de núcleos de células do colo do útero. O Pix2Pix é uma GAN condicional que utiliza aprendizado adversarial. Os experimentos foram realizados com a base de dados CNSeg, composta por imagens citológicas em diferentes contextos. A U-Net teve desempenho superior nas métricas AJI (+2, 90%) e PQ (+3, 12%). No entanto, o Pix2Pix mostrou-se promissor, produzindo segmentações precisas. Isso indica que redes adversariais podem ser uma alternativa promissora para essa tarefa, ainda pouco explorada na literatura.