Detecção de núcleos em imagens citológicas de AgNOR utilizando Aprendizado Profundo
Palavras-chave:
Aprendizado Profundo, Biologia Celular, Imagens de AgNORResumo
Objetivo: Avaliar a utilização de modelos de detecção de objeto para a detecção de núcleos coloridos com nitrato de prata proveniente de pacientes com câncer de colo de útero. Método: Utiliza-se imagens de um dataset contendo lâminas coradas com nitrato de prata, um método conhecido como AgNOR. No entanto, este método de citologia ainda não foi muito explorado, principalmente utilizando métodos computacionais. Desta forma, compara-se o modelo Faster-RCNN com diferentes backbones para a detecção de núcleos em imagens coradas pelo método AgNOR. Resultado: O trabalho alcançou os valores 0,66, 0,79 e 0,80 para acurácia, precisão e revocação respectivamente utilizando um modelo Faster-RCNN. Conclusão: A Faster-RCNN é capaz de detectar núcleos individuais coloridos com prata.
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Publicado
15-03-2021
Como Citar
Amorim, J. G. A., Macarini, L. A. B., Matias, A. V., Cerentini, A., Onofre, F. B. D. M., Onofre, A. S. C., & Von Wangenheim, A. (2021). Detecção de núcleos em imagens citológicas de AgNOR utilizando Aprendizado Profundo. Journal of Health Informatics, 12. Recuperado de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/811
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