Segmentação Multi-classes em termografias mamárias utilizando Redes Profundas - Henriger, Gabriela Pinheiro; Pinto, Sílvia Cristina Dias (Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI); 2022: Anais Estendidos da XXXV Conference on Graphics, Patterns and ImagesDO - 10.5753/sibgrapi.est.2022.23268, 2022)
Apesar dos muitos avanços da medicina e da ciência no combate ao câncer de mama, estudos recentes sobre a incidência da doença no Brasil e no mundo mostram que essa doença é uma das principais causas de morte entre as mulheres. A fim de colaborar com o diagnóstico precoce das anomalias mamárias, aumentando as chances de cura, a imagem da termografia mamária tem sido utilizada com o intuito de colaborar onde a mamografia é desfavorável. Assim, este trabalho propõe a utilização do protocolo estático de termografia, pois oferece 5 pontos de vista da região mamária, ampliando assim a possibilidade de encontrar carcinomas. E, para encontrar a região de interesse nessas imagens, utilizamos a arquitetura de rede U-Net para realizar uma segmentação multi-classe com o objetivo de fornecer uma etapa futura de reconhecimento de padrões termográficos mais eficientes entre mamas saudáveis e anormais. Os resultados preliminares alcançaram uma precisão de 80,71% e um valor de 0,82% para a métrica IoU.