Predição de lesões celulares em imagens de citologia convencional usando redes neurais convolucionais

Este artigo apresenta uma nova metodologia baseada em aprendizado profundo para detectar lesões cervicais em amostras de exame de Papanicolau. O modelo proposto utiliza informações de localização do núcleo e realiza recortes em torno dele usando diferentes dimensões, sem a necessidade de segmentação da imagem. Vários modelos de CNN foram desenvolvidos e treinados com imagens reais de células cervicais. Os resultados mostraram que o modelo atingiu uma acurácia satisfatória de 0,94 usando o tamanho de caixa de 70x70 sem a necessidade de segmentar imagens. Acredita-se que essa metodologia possa auxiliar os citopatologistas na melhoria do diagnóstico e na qualidade dos resultados dos laboratórios, contribuindo para a prevenção do câncer de colo do útero.