Extração de Características de Imagens Mamográficas Baseada em Técnicas de Aprendizado Profundo - Matos, Ariadne N.; Ambrósio, Paulo E. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais Estendidos do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas_estendido.2022.222423, 2022)
Apesar dos constantes avanços no combate ao câncer de mama, ainda é uma das principais causas no óbito de mulheres. A partir do avanço tecnológico, as técnicas de deep learning podem auxiliar na detecção e classificação dos nódulos, o que contribui com o diagnóstico. Apresentamos, neste artigo a proposta e a construção uma rede neural convolucional juntamente com técnicas de regularização denominada MiDNet para extração de características de imagens mamográficas. O modelo foi validado com o conjunto de dados da base CBIS DDSM e Mini DDSM, obtendo índices de acurácia com 98 por cento para diferenciação de massas e 74 por cento para classificação de imagens em benignas ou malignas.