Classificação de Imagens Histopatológicas Usando uma VGG e Mecanismo de Atenção para Detecção de Câncer de Mama

Abstract

O câncer de mama é causada pela divisão celular descontrolada. Dessa forma, a detecção precoce da doença é fundamental para melhorar a vida dos pacientes ou até mesmo curá-los. Nesse contexto, o presente trabalho propõe o uso de uma arquitetura de rede convolucional (CNN) chamada miniVGG, formada por sete camadas e derivada das arquiteturas VGG tradicionais. Os resultados mostraram que uma variação menos profunda combinada com uma estratégia de escolha da taxa de aprendizado e mecanismo de atenção supera o desempenho em tempo de treinamento e classificação das arquiteturas VGG tradicionais alcançando uma acurácia de 93%, precisão de 91%, recall de 92%, F1 Score de 92% e um AUC de 99%.