Aprendizado Profundo na Classificação de Lesões Crescentes Glomerulares: modelos e condições

  • Joacy Mesquita da Silva UEFS
  • Michele Fulvia Angelo UEFS
  • Washington L. C. dos Santos FIOCRUZ
  • Angelo C. Loula UEFS

Resumo


Glomérulos são estruturas localizadas nos rins e responsáveis por filtrar o sangue e podem ser acometidos por diversas lesões, como a crescente glomerular, que é caracterizada por apresentar uma anormal proliferação de células. Neste trabalho, são avaliados diferentes modelos e condições de aplicação de deep learning na tarefa de classificação de imagens histopatológicas de crescente glomerular. Para isso, foram comparadas as redes pré-treinadas Xception, InceptionV3, MobileNet, VGG16 e ResNet50, aplicando-se para a classificação de imagens com glomérulos com crescente vs normais. Comparando acurácia, precisão, recall e f1-score dos modelos, a ResNet50 apresentou desempenho significativamente superior ao das demais redes, em todas as medidas. A aplicação de data augmentation não resultou em melhora significativa nos resultados neste caso. Em experimento de classificação de glomérulos crescentes vs não crescentes, adicionando imagens de três outras lesões à base de dados, a aplicação do Focal Loss, apresentou maior acurácia e precisão.

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Publicado
18/10/2021
SILVA, Joacy Mesquita da; ANGELO, Michele Fulvia; SANTOS, Washington L. C. dos; LOULA, Angelo C.. Aprendizado Profundo na Classificação de Lesões Crescentes Glomerulares: modelos e condições. In: WORKSHOP DE TRABALHOS EM ANDAMENTO - CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI), 34. , 2021, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 162-165. DOI: https://doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2021.20031.