PPM-UNet: Uma Rede Neural Convolucional para a Segmentação de Rins em Imagens de TC

  • Marcus Vinicius Oliveira UFMA
  • Caio Eduardo Falcão Matos UFMA
  • Geraldo Braz Júnior UFMA
  • Anselmo Cardoso de Paiva UFMA
  • João D. Sousa de Almeida UFMA
  • Gabriel Costa UFMA
  • Matheus Levy UFMA
  • Mario Freitas UFMA

Resumo


O câncer de rim representa 3% das doenças malignas do adulto, sendo o diagnóstico precoce uma ferramenta essencial. A segmentação automática tem como objetivo auxiliar o médico no processo de diagnóstico. O objetivo desse trabalho consiste em desenvolver e avaliação de uma rede neural para segmentar as imagens de tomografia computadorizada, das regiões dos rins e tumor, caso existam. Avaliamos a utilização de Pyramid Pooling Module em substituição de camadas convolucionais da rede U-Net para atingir o objetivo. A metodologia proposta atinge como resultado 0,91 de Iou para regiões do rim e 0,88 de Iou para regiões de tumor.

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Publicado
07/06/2022
OLIVEIRA, Marcus Vinicius; MATOS, Caio Eduardo Falcão; BRAZ JÚNIOR, Geraldo; PAIVA, Anselmo Cardoso de; ALMEIDA, João D. Sousa de; COSTA, Gabriel; LEVY, Matheus; FREITAS, Mario. PPM-UNet: Uma Rede Neural Convolucional para a Segmentação de Rins em Imagens de TC. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 268-276. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222656.

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