Abordagem baseada em Deep Features para Diagnóstico de Câncer Seroso de Ovário em Imagens Histopatológicas - Alvino, André F.; Alves, Edielson S.; Brito, Sâmila S.; Nascimento, Victor T.; Cruz, Luana B. da; Diniz, João O. B.; Souza Jr, Luiz O. O.; Silva, Josenildo C. da; Gomes Jr, Daniel L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
O carcinoma seroso de ovário (CSO) é um subtipo agressivo de câncer de ovário com diagnóstico desafiador em imagens histopatológicas. Este trabalho propõe uma abordagem para definição do melhor esquema de cor que represente a imagem e extração de Deep Features. Os experimentos demonstraram que o método proposto supera outras abordagens baseadas em Rede Neural Convolucional (CNN), atingindo 94,99% de acurácia. Além disso, mostrou-se eficaz na diferenciação do CSO em relação a outros subtipos, como células claras, endometrioide e mucinoso. Esses resultados evidenciam o potencial da abordagem proposta para auxiliar no diagnóstico do CSO, fornecendo uma ferramenta promissora para apoio à decisão clínica.