Segmentação de gorduras cardíacas utilizando uma rede generativa adversaria condicional - da Silva, Guilherme Santos; Rodrigues, Érick Oliveira (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI), 2022)
Nos ultimos anos, estudos têm apontado que o aumento da quantidade de gordura que envolve o coração foi associado a maior risco para o desencadeamento de algumas doenças cardiovasculares, como a fibrilação atrial e a doença coronariana. A segmentação manual dessas gorduras não tem sido amplamente implantada na pratica clínica devido a carga de trabalho humana necessária e ao alto custo de médicos e técnicos. Portanto, a necessidade de realizar analises quantitativas de forma mais precisa e mais rápida em exames com muitas informações têm impulsionado o desenvolvimento de novos métodos computacionais para a segmentação de orgãos. Neste trabalho, foi proposto um novo metodo unificado para a segmentação e quantificação autônoma de dois tipos de gorduras cardíacas, utilizando a rede pix2pix, uma rede generativa adversaria condicional criada idealmente para realizar a traducão de imagem para imagem. As gorduras segmentadas sao denominadas epicardica e mediastinal e ficam separadas umas das outras pelo pericardio. Resultados experimentais da metodologia proposta mostraram que a acuracia média em relacão às gorduras epicardicas e mediastinais é de 99,08%, com uma taxa média positiva verdadeira de 99,34%. Os índices de similaridade foram, em media, de 99,28% e 98,59%, para o F 1 score e IoU, respectivamente.