Dual-Scale SE UNet: Uma Rede Neural Convolucional Aprimorada com SE Blocks para Segmentação Renal em Imagens de TC - Oliveira, Marcus Vinicius; Matos, Caio Eduardo Falcão; Braz Júnior, Geraldo; Almeida, João Dallyson Sousa de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025)
O câncer renal é uma das neoplasias mais comuns do trato geniturinário, tornando a segmentação automática uma ferramenta essencial para auxiliar no diagnóstico precoce. Este trabalho visa desenvolver e avaliar uma rede neural para segmentação de imagens de tomografia computadorizada, identificando rins, tumores e cisto. Propomos a substituição das camadas convolucionais da U-Net por blocos Dual-Scale SE para aprimorar a extração de características. A metodologia proposta obteve um coeficiente Dice de 0,93 e 0,86, respectivamente.