Análise de funções de perda para segmentação de lesões cutâneas usando redes neurais convolucionais e transformações polares
26 out. 2022·,,·
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Erik D. Bitencourt
Jorge K. S. Kamassury
Danilo Silva
Resumo
Este trabalho investiga o impacto de diferentes funções de perda no desempenho de redes neurais convolucionais para a segmentação automática de lesões cutâneas em imagens dermatoscópicas. Adicionalmente, avalia-se o uso de transformações polares como pré-processamento, explorando sua capacidade de tornar o modelo mais robusto a variações de posição e escala das lesões. Experimentos em base de dados pública indicam que a escolha adequada da função de perda e o uso da transformação polar podem melhorar consistentemente os resultados de segmentação, com potencial aplicação em sistemas de triagem e diagnóstico assistido de câncer de pele.
Tipo
Publicação
Anais do XXVIII Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica (CBEB), Florianópolis. Campinas: Galoá, v. 1, p. 406–407
Estudo conduzido em coautoria investigando o efeito de diferentes funções de perda e transformações polares como pré-processamento no desempenho de redes neurais convolucionais para segmentação de lesões cutâneas em imagens dermatoscópicas — tarefa relevante para sistemas de diagnóstico assistido de câncer de pele. O trabalho faz parte de uma linha de aplicações de aprendizado profundo em imagens médicas, em colaboração com pesquisadores da UFSC.