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

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.

Referências

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Publicado
27/06/2023
FIGUEREDO, Weslley K. R.; SILVA, Italo F. S. da; DINIZ, João O. B.; SILVA, Aristófanes C.; PAIVA, Anselmo C. de; SALOMÃO, Alice C. C. Brandão; OLIVEIRA, Marco A. P. de. Abordagem Computacional Baseada em Deep Learning para o Diagnóstico de Endometriose Profunda através de Imagens de Ressonância Magnética. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 23. , 2023, São Paulo/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 138-149. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229567.

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