Predição de lesões celulares em imagens de citologia convencional usando redes neurais convolucionais

• Lucas A. Freitas UFOP
• Débora N. Diniz UFOP
• Marcone J. F. Souza UFOP
• Cláudia M. Carneiro UFOP
• Daniela M. Ushizima Lawrence Berkeley National Laboratory
• Fátima N. S. de Medeiros UFC
• Andrea G. C. Bianchi UFOP

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229938

Resumo

Este artigo apresenta uma nova metodologia baseada em aprendizado profundo para detectar lesões cervicais em amostras de exame de Papanicolau. O modelo proposto utiliza informações de localização do núcleo e realiza recortes em torno dele usando diferentes dimensões, sem a necessidade de segmentação da imagem. Vários modelos de CNN foram desenvolvidos e treinados com imagens reais de células cervicais. Os resultados mostraram que o modelo atingiu uma acurácia satisfatória de 0,94 usando o tamanho de caixa de 70x70 sem a necessidade de segmentar imagens. Acredita-se que essa metodologia possa auxiliar os citopatologistas na melhoria do diagnóstico e na qualidade dos resultados dos laboratórios, contribuindo para a prevenção do câncer de colo do útero.

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