Segmentação de Endometriose Profunda em Imagens de Ressonância Magnética utilizando Redes Convolucionais como Codificadores para Arquitetura U-net

• Marcos V. Farias UFMA
• Weslley K. R. Figueredo 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

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2025.7833

Resumo

A endometriose profunda é uma patologia de escala global, afetando cerca de 20% das mulheres em idade reprodutiva. Seus sintomas vão de dores abdominais até sangramento e infertilidade quando em estágios avançados. Seu diagnóstico pode ser realizado por exames de imagem, os quais, combinados com modelos de aprendizado de máquina, representam uma poderosa ferramenta para o profissional em ambiente clínico. O presente trabalho traz uma abordagem automática para segmentação de endometriose em imagens de ressonância magnética, obtendo Dice de 51% e Sensibilidade de 66,58%.

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