Segmentação de Acidente Vascular Cerebral Hemorrágico via Extração Hierárquica de Características e Contornos Ativos - Ohata, Elene F.; Moreira, Hector L. M.; Medeiros, Aldísio G.; Silva, Suane P. P. da; Santos, José Daniel de A.; Rocha, Atslands R. da; Rebouças Filho, Pedro P. (Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2025)
O acidente vascular cerebral (AVC) hemorrágico figura entre as principais causas de mortalidade e incapacitação no mundo, exigindo diagnóstico preciso e célere. Este estudo propõe um método híbrido de segmentação que combina Redes Neurais Convolucionais (RNC) com Contornos Ativos para a delimitação de lesões hemorrágicas em exames de tomografia computadorizada (TC) do crânio. A abordagem realiza extração hierárquica de características por meio de uma RNC multiescalar baseada em blocos Cross Stage Partial (CPS) e incorpora mapas de ativação contextual para guiar a energia interna e a inicialização do contorno ativo, promovendo segmentações morfologicamente coerentes. A avaliação quantitativa em bases públicas e privadas demonstrou a robustez e precisão do modelo, especificidade de 99,96%, precisão de 96,41% e sensibilidade de 92,02%. Em comparação com métodos do estado da arte, a arquitetura proposta apresentou desempenho competitivo, com maior consistência anatômica e menor dependência de intervenção manual, demonstrando seu potencial como ferramenta de apoio ao diagnóstico clínico.