Abordagem Computacional Baseada em Deep Learning para o Diagnóstico de Endometriose Profunda através de Imagens de Ressonância Magnética

• Weslley K. R. Figueredo UFMA
• Italo F. S. da Silva UFMA
• João O. B. Diniz IFMA
• Aristófanes C. Silva UFMA
• Anselmo C. de Paiva UFMA
• Alice C. C. Brandão Salomão Clínica Fonte de Imagem
• Marco A. P. de Oliveira UERJ

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229567

Resumo

Endometriose é uma doença que atinge vários órgãos, principalmente aqueles na estrutura pélvica, e reduz consideravelmente a qualidade de vida da pessoa afetadas. A doença afeta, principalmente, mulheres em idade fértil. Pode ser identificada via exames de imagem. Neste trabalho, Propõe-se um método para identificação automática da lesão de endometriose em imagens de ressonância magnética usando técnicas de processamento de imagem e uma VGG-16 modificada, a fim de servir como auxílio no diagnóstico, na redução da necessidade da utilização de métodos invasivos para realização destes, o tempo de diagnóstico e os resultados falsos negativos. Acurácia de 83,89%, sensibilidade de 84,15%, e especificidade de 83,86% foram alcançadas.

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