EfficientXYZ-DeepFeatures: Seleção de esquema de cor e arquitetura Deep Features na classificação de câncer de cólon em imagens histopatológicas
Resumo
A classificação de câncer de cólon em imagens histopatológicas é desafiadora, exigindo métodos computacionais para auxiliar especialistas na identificação padrões. Este artigo propõe um método inovador, automatizando a seleção do esquema de cor e identificando a arquitetura de rede neural mais eficiente para extração de Deep Features. O método mostrou que o esquema de cor XYZ oferece a melhor representação, e a EfficientNetB0 para extração de Deep Features. Os melhores resultados apresentam acurácia de 99,33%, sensibilidade de 99,31%, especificidade de 99,35%, e F1-Score de 99,35%. Assim, destaca-se a importância da seleção automatizada de esquema de cor e arquitetura para análises histopatológicas.
Referências
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Publicado
25/06/2024
Como Citar
DINIZ, João O. B.; RIBEIRO, Neilson P.; DIAS JUNIOR, Domingos A.; CRUZ, Luana B. da; CARVALHO FILHO, Antonio O. de; GOMES JR, Daniel L.; SILVA, Aristófanes C.; PAIVA, Anselmo C. de.
EfficientXYZ-DeepFeatures: Seleção de esquema de cor e arquitetura Deep Features na classificação de câncer de cólon em imagens histopatológicas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 24. , 2024, Goiânia/GO.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 82-93.
ISSN 2763-8952.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2024.1887.
