Classificação de Imagens de Biópsias Renais com Glomeruloesclerose Segmentar e Focal ou com Lesões Mı́nimas Utilizando Transfer Learning em CNN

  • Justino Duarte Santos IFPI, UFPI
  • Rodrigo de Melo Sousa Veras UFPI
  • Romuere Rodrigues Veloso e Silva UFPI
  • Nayze Lucena Sangreman Aldeman UFPI
  • Kelson Romulo Teixeira Aires UFPI
  • Andrea Gomes Campos Bianchi UFOP

Resumo


Doenças renais crônicas surgem a partir de patologias agudas ou intermitentes não tratadas adequadamente como a doença de lesão mı́nima (DLM) e a glomeruloesclerose segmentar e focal (GESF). Identificar corre- tamente essas duas doenças é de suma importância, pois seus tratamentos e prognósticos são diferentes. Dessa forma, propomos um método capaz de dife- renciar DLM e GESF através de imagens de exames patológicos. No método proposto, foram extraı́das 10240 caracterı́sticas de três redes neurais convo- lucionais pré-treinadas, foram selecionadas 62 delas através do algoritmo de informação mútua e o Random Forest foi utilizado para a classificação. O método obteve acurácia de 93,33% e Kappa de 85,47%, o que é considerado “Quase Perfeito”.

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Publicado
11/06/2019
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SANTOS, Justino Duarte; VERAS, Rodrigo de Melo Sousa; SILVA, Romuere Rodrigues Veloso e; ALDEMAN, Nayze Lucena Sangreman; AIRES, Kelson Romulo Teixeira; BIANCHI, Andrea Gomes Campos. Classificação de Imagens de Biópsias Renais com Glomeruloesclerose Segmentar e Focal ou com Lesões Mı́nimas Utilizando Transfer Learning em CNN. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 19. , 2019, Niterói. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 82-93. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2019.6244.