Análise da influência do tamanho da região de interesse no diagnóstico auxiliado por computador de fraturas por fragilidade óssea - Fonseca, Thiago F. C. da; Watanabe, Carolina Y. V.; Maciel, Jamilly G.; Nogueira-Barbosa, Marcello H.; Traina, Caetano Jr.; Traina, Agma J. M.; Ramos, Jonathan S. (Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI); 2023: Anais Estendidos da XXXVI Conference on Graphics, Patterns and Images, 2023)
O diagnóstico de fraturas lombares devido a osteoporose e osteopenia é uma tarefa desafiadora devido a semelhança entre os dois casos. A princípio, ambas saõ assintomáticas, podendo posteriormente levar a fratura por fragilidade óssea. Na literatura há estudos promissores na diferenciação entre corpos vertebrais com e sem fraturas. Nestes estudos saõ usados a abordagem radiômica e redes neurais com transferência de aprendizado em corpos vertebrais segmentados. Contudo, a segmentação manual ou semi-automática ainda é um processo trabalhoso. Por este motivo, neste artigo é realizada a comparação da influência do tamanho da regiaõ de interesse sobre a classificação final. Assim, nosso principal objetivo consiste o quanto de detalhe é necessário na segmentação de forma a se obter resultados aceitáveis. Desta forma, é possível que o processo de segmentação seja facilitado ou automatizado em trabalhos futuros. Os resultados experimentais e a validação estatística obtidos com uma base de imagens representativa contendo 2400 casos, divididos meio a meio entre classes com e sem fraturas, demonstram que é possível reduzir o tamanho das regiões de interesse em até 45% sem diferença significativa na acurácia. Com o modelo Xception apresentando resultados mais próximos quando comparado com as imagens originais.