W. K. R. Figueredo, I. F. S. D. Silva, J. O. B. Diniz, A. C. Silva, A. Paiva, Alice C. C. Brandão Salomão, M. Oliveira
{"title":"基于深度学习的磁共振成像诊断深度子宫内膜异位症的计算方法","authors":"W. K. R. Figueredo, I. F. S. D. Silva, J. O. B. Diniz, A. C. Silva, A. Paiva, Alice C. C. Brandão Salomão, M. Oliveira","doi":"10.5753/sbcas.2023.229567","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Endometriose é uma doença que atinge vários órgãos, principalmente aqueles na estrutura pélvica, e reduz consideravelmente a qualidade de vida da pessoa afetadas. A doença afeta, principalmente, mulheres em idade fértil. Pode ser identificada via exames de imagem. Neste trabalho, Propõe-se um método para identificação automática da lesão de endometriose em imagens de ressonância magnética usando técnicas de processamento de imagem e uma VGG-16 modificada, a fim de servir como auxílio no diagnóstico, na redução da necessidade da utilização de métodos invasivos para realização destes, o tempo de diagnóstico e os resultados falsos negativos. Acurácia de 83,89%, sensibilidade de 84,15%, e especificidade de 83,86% foram alcançadas.","PeriodicalId":122965,"journal":{"name":"Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"13 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Abordagem Computacional Baseada em Deep Learning para o Diagnóstico de Endometriose Profunda através de Imagens de Ressonância Magnética\",\"authors\":\"W. K. R. Figueredo, I. F. S. D. Silva, J. O. B. Diniz, A. C. Silva, A. Paiva, Alice C. C. Brandão Salomão, M. Oliveira\",\"doi\":\"10.5753/sbcas.2023.229567\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Endometriose é uma doença que atinge vários órgãos, principalmente aqueles na estrutura pélvica, e reduz consideravelmente a qualidade de vida da pessoa afetadas. A doença afeta, principalmente, mulheres em idade fértil. Pode ser identificada via exames de imagem. Neste trabalho, Propõe-se um método para identificação automática da lesão de endometriose em imagens de ressonância magnética usando técnicas de processamento de imagem e uma VGG-16 modificada, a fim de servir como auxílio no diagnóstico, na redução da necessidade da utilização de métodos invasivos para realização destes, o tempo de diagnóstico e os resultados falsos negativos. Acurácia de 83,89%, sensibilidade de 84,15%, e especificidade de 83,86% foram alcançadas.\",\"PeriodicalId\":122965,\"journal\":{\"name\":\"Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)\",\"volume\":\"13 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-06-27\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229567\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229567","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Abordagem Computacional Baseada em Deep Learning para o Diagnóstico de Endometriose Profunda através de Imagens de Ressonância Magnética
Endometriose é uma doença que atinge vários órgãos, principalmente aqueles na estrutura pélvica, e reduz consideravelmente a qualidade de vida da pessoa afetadas. A doença afeta, principalmente, mulheres em idade fértil. Pode ser identificada via exames de imagem. Neste trabalho, Propõe-se um método para identificação automática da lesão de endometriose em imagens de ressonância magnética usando técnicas de processamento de imagem e uma VGG-16 modificada, a fim de servir como auxílio no diagnóstico, na redução da necessidade da utilização de métodos invasivos para realização destes, o tempo de diagnóstico e os resultados falsos negativos. Acurácia de 83,89%, sensibilidade de 84,15%, e especificidade de 83,86% foram alcançadas.