Geoestatísticas e Deep Features para Diferenciar Glomeruloesclerose Segmentar e Focal de Doença de Lesões Mínimas em Imagens de Biópsia Renal

  • Justino Duarte Santos UFPI
  • Rodrigo M. S. Veras UFPI
  • Romuere R. V. Silva UFPI

Resumo


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.

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Publicado
15/06/2021
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SANTOS, Justino Duarte; VERAS, Rodrigo M. S.; SILVA, Romuere R. V.. Geoestatísticas e Deep Features para Diferenciar Glomeruloesclerose Segmentar e Focal de Doença de Lesões Mínimas em Imagens de Biópsia Renal. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 21. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 91-96. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16107.