APRENDIZADO PROFUNDO PARA DETECÇÃO DE CÁLCULOS RENAIS EM IMAGENS DE TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA

Resumo

A calcificação renal é uma doença comumente observada e geralmente é detectada por urologistas utilizando imagens de tomografia computadorizada (TC), e o número de pessoas com esta patologia tem aumentado exponencialmente nos países industrializados. Esta anomalia é formada quando a urina apresenta quantidades maiores que o normal de substâncias, como cálcio e oxalato. A mudança de hábitos da sociedade atual forma um agravante a detecção tardia de cálculos renais, sendo que, uma detecção em estágio inicial é extremamente crucial para um melhor prognóstico, possibilitando através de remédios ajudar a dissolver e eliminar a pedra. Este trabalho apresenta a avaliacão dos métodos de pré-processamento: Filtro da Mediana e o CLAHE, com os descritores pré-treinados DenseNet201, VGG16, RESNET50 e Xception, e os classificadores Multi-layer Perceptron (MLP) e Random Forest (RF), para a detecção de calcificações em imagens de TC do trato urinário. Para a avaliação do método proposto foram utilizados 10 exames, que totalizaram 2.790 imagens com calcificação e 2.312 imagens sem calcificações. O cenário avaliado foram (Com Calcificação x Sem Calcificação) e os melhores resultados foram alcanc¸ados com o descritor Xception e o classificador MLP nas imagens com o Filtro da Mediana com a Acurácia de 0,94 e AUC de 0,86.

DOI: 10.36558/rsc.v12i1.7594