Segmentação Automática de Endometriose Profunda em Imagens de Ressonância Magnética Baseada em Swin-Unet

  • Daniel M. Pinto UFMA
  • Weslley K. R. Figueredo UFMA
  • Italo F. S. da Silva UFMA
  • Aristófanes C. Silva UFMA
  • Anselmo C. de Paiva UFMA
  • Alice C. C. B. Salomão Clínica Fonte de Imagem
  • Marco A. P. de Oliveira UERJ

Resumo


A endometriose profunda é a doença caracterizada pela presença do endométrio fora da cavidade uterina, causando agudo desconforto para as pessoas afetadas. Métodos não invasivos baseados em imagem para a aferição do grau de evolução da doença são eficazes mas custosos em tempo dos especialistas. Este trabalho propõe um método automático de segmentação de lesões de endometriose em imagens de ressonância magnética utilizando uma Swin-Unet. O método alcançou uma precisão de 45, 6%, sensibilidade 61, 9%, dice de 47, 7% e jaccard de 36, 2%. Foi segmentada com boa qualidade ao menos uma imagem por paciente em 17 dos 18 pacientes utilizados para teste.

Referências

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Publicado
25/06/2024
PINTO, Daniel M.; FIGUEREDO, Weslley K. R.; SILVA, Italo F. S. da; SILVA, Aristófanes C.; PAIVA, Anselmo C. de; SALOMÃO, Alice C. C. B.; OLIVEIRA, Marco A. P. de. Segmentação Automática de Endometriose Profunda em Imagens de Ressonância Magnética Baseada em Swin-Unet. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 24. , 2024, Goiânia/GO. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 471-482. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2024.2715.

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