Linha de pesquisa: Ciência de Dados

Resumo: O diagnóstico precoce de distúrbios potencialmente malignos é a maneira mais confiável para reduzir a incidência de carcinoma na cavidade oral. Condições como leucoplasia e eritroplasia possuem risco de transformação maligna e frequentemente se manifestam em conjunto com Displasias Epiteliais Orais (DEOs), que são alterações no tamanho e formato das estruturas celulares. A segmentação de núcleos celulares é importante  para o diagnóstico, permitindo a extração de informações dessas estruturas sem interferências da região do epitélio. Nos últimos anos, Redes Neurais Convolucionais (RNC) têm recebido destaque devido ao seu desempenho em tarefas de segmentação de núcleos. Entretanto, alcançar alta precisão na segmentação permanece um desafio. Este trabalho propõe uma metodologia baseada em sistemas de comitês de RNC para aprimorar a segmentação de núcleos celulares em imagens de DEOs. Modelos de segmentação foram combinados usando regras como a soma ponderada, buscando minimizar erros individuais dos modelos de RNC e aprimorar o desempenho global da segmentação. Três tipos de comitês foram propostos: um composto por segmentadores semânticos, outro por segmentadores de instâncias e um comitê híbrido, combinando ambas as abordagens. A abordagem proposta foi avaliada em uma nova base de imagens criada para este estudo, contendo casos de DEOs, e em bases públicas. Além disso, foram investigadas técnicas de aumento de dados, RCAug e HistoGAN, para analisar seu impacto na segmentação. A metodologia proposta alcançou resultados expressivos, com acurácia de 95,07\% e coeficiente Dice de 0,91 na base de DEOs. Nas bases públicas, o método apresentou coeficiente Dice de 0,89, mostrando-se competitivo em relação aos demais métodos da literatura. Esses resultados demonstram a robustez da abordagem proposta e seu potencial para ser utilizada como ferramenta de apoio ao diagnóstico em casos de DEO, contribuindo para a identificação precoce de distúrbios celulares.

Link da defesa: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19:meeting_YThkZjg1MDgtMWRlZS0...