Classificação de Imagens de Biópsias Renais com Glomeruloesclerose Segmentar e Focal ou com Lesões Mı́nimas Utilizando Transfer Learning em CNN - Santos, Justino Duarte; Veras, Rodrigo de Melo Sousa; Silva, Romuere Rodrigues Veloso e; Aldeman, Nayze Lucena Sangreman; Aires, Kelson Romulo Teixeira; Bianchi, Andrea Gomes Campos (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2019: Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2019.6244, 2019)
Doenças renais crônicas surgem a partir de patologias agudas ou intermitentes não tratadas adequadamente como a doença de lesão mı́nima (DLM) e a glomeruloesclerose segmentar e focal (GESF). Identificar corre- tamente essas duas doenças é de suma importância, pois seus tratamentos e prognósticos são diferentes. Dessa forma, propomos um método capaz de dife- renciar DLM e GESF através de imagens de exames patológicos. No método proposto, foram extraı́das 10240 caracterı́sticas de três redes neurais convo- lucionais pré-treinadas, foram selecionadas 62 delas através do algoritmo de informação mútua e o Random Forest foi utilizado para a classificação. O método obteve acurácia de 93,33% e Kappa de 85,47%, o que é considerado “Quase Perfeito”.