Geoestatísticas e Deep Features para Diferenciar Glomeruloesclerose Segmentar e Focal de Doença de Lesões Mínimas em Imagens de Biópsia Renal - Santos, Justino Duarte; Veras, Rodrigo M. S.; Silva, Romuere R. V. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2021)
As doenças renais crônicas surgem de patologias agudas ou intermitentes quando não tratadas adequadamente, como a doença de lesões mínimas (DLM) e glomeruloesclerose segmentar e focal (GESF). A identiﬁcação precisa dessas duas doenças é de suma importância, pois seus tratamentos e prognósticos são diferentes. Dessa forma, propomos um método capaz de diferenciar a DLM de GESF a partir de imagens de exames patológicos. No método proposto, usamos quatro redes neurais convolucionais pré-treinadas e funções geoestatísticas para extrair características de imagem. Selecionamos 94 características com base em critérios de informação mútua e, na etapa de classiﬁcação, usamos um classiﬁcador random forest. O método proposto obteve acurácia de 94,3% e índice Kappa de 87,9%, conﬁrmando que nosso método é bastante promissor.