PPM-DeepLab: Módulo de Pirâmide de Pooling como Codificador da rede DeepLabV3+ para Segmentação de Rins, Cistos e Tumores Renais

  • Caio Eduardo Falcão Matos UFMA
  • Marcus Vinicius Silva Lima Oliveira UFMA
  • João Otávio Bandeira Diniz IFMA
  • Arthur Guilherme Santos Fernandes UFMA
  • Geraldo Braz Junior UFMA
  • Anselmo Cardoso de Paiva UFMA

Resumo


O câncer renal está entre as principais causas de mortes relacionadas ao câncer em todo o mundo. A detecção e o diagnóstico precoces são cruciais na luta contra esta doença. Recentemente, redes neurais convolucionais (CNNs) demonstraram sua eficácia em tarefas de segmentação semântica. Neste estudo, apresentamos o PPM-DeepLab, um novo modelo arquitetônico projetado para a segmentação de rins, cistos e tumores em imagens de tomografia computadorizada (TC). Especificamente, exploramos o Pyramid Pooling Module (PPM) para aprimorar a rede DeepLabv3+ incorporando informações contextuais de várias escalas. Nosso modelo proposto alcançou resultados promissores, com índices de Dice de 94,89% para rins, 83,95% para cistos e 84,62% para tumores renais.

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Publicado
27/06/2023
MATOS, Caio Eduardo Falcão; OLIVEIRA, Marcus Vinicius Silva Lima; DINIZ, João Otávio Bandeira; FERNANDES, Arthur Guilherme Santos; BRAZ JUNIOR, Geraldo; PAIVA, Anselmo Cardoso de. PPM-DeepLab: Módulo de Pirâmide de Pooling como Codificador da rede DeepLabV3+ para Segmentação de Rins, Cistos e Tumores Renais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 23. , 2023, São Paulo/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 210-221. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229611.

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