Classificação Binária de Imagens de Ressonância Magnética de Osteoartrite com o Modelo R3D_18 Modificado - Fontainha, Thalles C.; Henriques, Felipe da R.; Lima, Amaro A.; Araujo, Gabriel M.; Tesch, Ricardo de S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2025.7629, 2025)
Este trabalho propõe um modelo de rede neural convolucional 3D derivado da arquitetura R3D_18 para classificar imagens de ressonância magnética (MRI) do joelho, diferenciando imagens normais e anormais associadas à osteoartrite. Utilizando o dataset OAI-MRI-3DDESS, o modelo foi treinado com validação cruzada e oversampling para compensar o desbalanceamento de classes. A abordagem visa aprimorar a precisão diagnóstica e reduzir a sobrecarga dos profissionais, explorando as informações volumétricas das imagens. Os experimentos indicaram desempenho robusto, com acurácia superior a 86% e AUC próximo a 0,92, mostrando o potencial do método para aplicações clínicas.