Segmentação de Endometriose Profunda em Imagens de Ressonância Magnética utilizando Redes Convolucionais como Codificadores para Arquitetura U-net - Farias, Marcos V.; Figueredo, Weslley K. R.; Silva, Aristófanes C.; Paiva, Anselmo C. de; Salomão, Alice C. C. B.; Oliveira, Marco A. P. de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
A endometriose profunda é uma patologia de escala global, afetando cerca de 20% das mulheres em idade reprodutiva. Seus sintomas vão de dores abdominais até sangramento e infertilidade quando em estágios avançados. Seu diagnóstico pode ser realizado por exames de imagem, os quais, combinados com modelos de aprendizado de máquina, representam uma poderosa ferramenta para o profissional em ambiente clínico. O presente trabalho traz uma abordagem automática para segmentação de endometriose em imagens de ressonância magnética, obtendo Dice de 51% e Sensibilidade de 66,58%.