Aplicando MultiInstance Learning (MIL) para o Diagnóstico de Câncer de Mama em Imagens Histopatológicas

  • Mario Pinto Freitas UFMA
  • Marcos Gabriel Mendes Lauande UFMA
  • Geraldo Braz Júnior UFMA
  • Marcus Vinicius Oliveira UFMA
  • Gabriel Costa UFMA
  • Matheus Levy UFMA
  • Anselmo Cardoso de Paiva UFMA
  • João D. Sousa de Almeida UFMA

Resumo


O câncer de mama é um dos cânceres mais comuns entre as mulheres pelo fato de este contabilizar 29,07% dos casos. Entre todas as variações da doença, o câncer de mama é o mais frequente no Brasil. E por esse motivo é imperativo que sejam desenvolvidas técnicas que agilizem o processo detecção destes tumores para diminuir a taxa de casos terminais. O aprendizado profundo tem se tornando um forte aliado dos patologistas na análise de imagens histopatológicas tomando decisão de maneira rápida e confiável. Neste trabalhos apresentamos uma abordagem baseada em MIL - Multi Instance Learning que tem uma abordagem diferente da tradicional devido ao fato de trabalha com varias instância de uma mesma imagem. Utilizamos para avaliar esse método o dataset de câncer de mama BreakHis. Nos experimentos realizados, foram alçados uma acurácia de 90% e 98% de sensibilidade para classificação binaria (Benigno ou Maligno).

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Publicado
07/06/2022
FREITAS, Mario Pinto; LAUANDE, Marcos Gabriel Mendes; BRAZ JÚNIOR, Geraldo; OLIVEIRA, Marcus Vinicius; COSTA, Gabriel; LEVY, Matheus; PAIVA, Anselmo Cardoso de; ALMEIDA, João D. Sousa de. Aplicando MultiInstance Learning (MIL) para o Diagnóstico de Câncer de Mama em Imagens Histopatológicas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 311-321. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2022.222673.