Aprendizado profundo para assistência histopatológica: um estudo de classificação de micrometástases em câncer de mama

  • Gabriela Kuhn UNISINOS
  • Felipe André Zeiser UNISINOS
  • Adriana Roehe UFCSPA
  • Cristiano André da Costa UNISINOS
  • Gabriel de Oliveira Ramos UNISINOS

Resumo


Algoritmos de Deep Learning para detecção de micrometástases em câncer de mama podem melhorar os padrões-ouro e a eficiência das rotinas dos patologistas. Uma análise da literatura indica que os modelos ainda precisam melhorar seu desempenho na identificação de micrometástases e células tumorais. No caso de células tumorais isoladas, as taxas de detecção ficaram abaixo de 40%. Também há oportunidades para melhorar as taxas de falsos positivos, pois muitos modelos ainda detectam nervos ou contaminações como falsas micrometástases. Neste estudo, investigamos a implementação de uma rede neural para a classificação de metástases. O objetivo é que esta rede neural de classificação seja a primeira camada de um modelo final composto por duas redes neurais - classificação e segmentação. Como resultados parciais, este trabalho obteve uma AUC = 0,998 para a tarefa de classificação nos fragmentos da lâmina.

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Publicado
27/06/2023
KUHN, Gabriela; ZEISER, Felipe André; ROEHE, Adriana; COSTA, Cristiano André da; RAMOS, Gabriel de Oliveira. Aprendizado profundo para assistência histopatológica: um estudo de classificação de micrometástases em câncer de mama. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 23. , 2023, São Paulo/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 407-418. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.230093.

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