Abordagem baseada em Deep Features para Diagnóstico de Câncer Seroso de Ovário em Imagens Histopatológicas
Resumo
O carcinoma seroso de ovário (CSO) é um subtipo agressivo de câncer de ovário com diagnóstico desafiador em imagens histopatológicas. Este trabalho propõe uma abordagem para definição do melhor esquema de cor que represente a imagem e extração de Deep Features. Os experimentos demonstraram que o método proposto supera outras abordagens baseadas em Rede Neural Convolucional (CNN), atingindo 94,99% de acurácia. Além disso, mostrou-se eficaz na diferenciação do CSO em relação a outros subtipos, como células claras, endometrioide e mucinoso. Esses resultados evidenciam o potencial da abordagem proposta para auxiliar no diagnóstico do CSO, fornecendo uma ferramenta promissora para apoio à decisão clínica.Referências
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Publicado
09/06/2025
Como Citar
ALVINO, André F. et al.
Abordagem baseada em Deep Features para Diagnóstico de Câncer Seroso de Ovário em Imagens Histopatológicas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 25. , 2025, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 401-412.
ISSN 2763-8952.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2025.7203.
