{"id":53687,"date":"2019-04-25T12:18:55","date_gmt":"2019-04-25T15:18:55","guid":{"rendered":"https:\/\/hvssistemas.com.br\/2022\/?p=53687"},"modified":"2020-01-15T02:47:02","modified_gmt":"2020-01-15T04:47:02","slug":"inteligencia-artificial-no-estudo-do-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hvssistemas.com.br\/2022\/inteligencia-artificial-no-estudo-do-cancer-de-mama\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial no estudo do c\u00e2ncer de mama"},"content":{"rendered":"

[vc_row type=”vc_default” css=”.vc_custom_1473180234920{padding-bottom: 50px !important;}”][vc_column offset=”vc_col-lg-offset-1 vc_col-lg-10 vc_col-md-offset-1 vc_col-md-10″][vc_column_text css=”.vc_custom_1577024384535{padding-bottom: 40px !important;}”]O c\u00e2ncer de mama \u00e9 o tipo mais comum de c\u00e2ncer que afeta a vida das mulheres em todo o mundo. Dados recentemente publicados pela Organiza\u00e7\u00e3o Mundial de Sa\u00fade (OMS) estimam que, nas mulheres, 23% de novos diagn\u00f3sticos da doen\u00e7a\u00a0\u00a0\u00a0e 14% dos \u00f3bitos relacionados ao c\u00e2ncer em mulheres s\u00e3o devidos ao c\u00e2ncer de mama. No Brasil, segundo dados do Instituto Nacional do C\u00e2ncer(INCA), 29% dos casos novos em 2018 foram do c\u00e2ncer de mama com mortalidade de 16%. Ou seja, dados superiores \u00e0 m\u00e9dia mundial.<\/p>\n

A ferramenta mais eficaz para reduzir a carga associada ao c\u00e2ncer de mama consiste na detec\u00e7\u00e3o precoce por meio de programas de rastreamento do c\u00e2ncer de mama, que geralmente usam mamografia para exames de imagem da mama. O rastreamento mam\u00e1rio utilizando mamografia compreende v\u00e1rias etapas, que incluem a detec\u00e7\u00e3o e a an\u00e1lise de les\u00f5es, como massas e calcifica\u00e7\u00f5es, que s\u00e3o usadas para estimar o risco de o paciente desenvolver c\u00e2ncer de mama.<\/p>\n

Um sistema de digital para processamento de imagens (CAD-\u00a0computeraided design) que pode analisar as les\u00f5es mam\u00e1rias a partir de mamografias geralmente compreende as seguintes etapas:<\/p>\n

1.Imagens de entrada\u00a0\u2013 \u00e9 a imagem do corpo a ser estudada.<\/p>\n

\"Input
Imagem original do mam\u00f3grafo<\/figcaption><\/figure>\n

2. Redu\u00e7\u00e3o de Ru\u00eddo\u00a0\u00a0\u2013 \u00e9 a limpeza da imagem atrav\u00e9s da aplica\u00e7\u00e3o de filtros.<\/p>\n

3. Extra\u00e7\u00e3o de ROI( Regions of interest)\u00a0\u00a0\u2013 \u00e9 a sele\u00e7\u00e3o da \u00e1rea de interesse para o diagn\u00f3stico<\/p>\n

\"Screen
\u00c1rea a ser extra\u00edda para as etapas seguintes.<\/figcaption><\/figure>\n

4. Segmenta\u00e7\u00e3o\u00a0 \u2013\u00a0<\/strong>\u00e9 a divis\u00e3o da ROI em diversos segmentos<\/p>\n

\"Segmentacao
Quando o ROI necess\u00e1rio estiver pronto, ele ser\u00e1 usado para obter a imagem segmentada.<\/figcaption><\/figure>\n

5. Extra\u00e7\u00e3o de recursos(\u00a0features<\/em>)\u00a0 \u2013 Depois de segmentar a massa do ROI, calcula-se um conjunto de recursos relacionados \u00e0 geometria e \u00e0 textura do limite. Uma massa benigna t\u00edpica tem um contorno redondo, suave e bem circunscrito, enquanto o limite de um tumor maligno \u00e9 geralmente especulado, \u00e1spero e emba\u00e7ado.<\/p>\n

6. Sele\u00e7\u00e3o de recursos(features<\/em>) \u2013 \u00c9 a sele\u00e7\u00e3o dos caracter\u00edstica que far\u00e3o parte do interesse do diagn\u00f3stico<\/p>\n

7. Classifica\u00e7\u00e3o \u2013 A tarefa principal do classificador \u00e9 categorizar o ROI considerando as caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas e de texturas como benignas ou malignas.<\/p>\n

M\u00e9todos Deep Learning na Mamografia<\/strong><\/p>\n

O uso bem-sucedido e o desenvolvimento de m\u00e9todos de Deep Learning motivaram a comunidade de an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas a investigar a aplica\u00e7\u00e3o de tais m\u00e9todos nos problemas de segmenta\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o. Em compara\u00e7\u00e3o com os m\u00e9todos mais tradicionais, Deep Learning oferece as seguintes vantagens claras:<\/p>\n

1.Aprendizagem automatizada dos recursos (extra\u00e7\u00e3o de features) baseada em fun\u00e7\u00f5es espec\u00edficas de detec\u00e7\u00e3o, segmenta\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

2. Oportunidade de construir sistemas \u201cfim-a-fim\u201d que captam imagens, detectam, segmentam e classificam a les\u00e3o mam\u00e1ria usando um modelo simples e um processo de treinamento unificado.\u00a0Essa \u00e9 a principal vantagem e o objetivo a ser perseguidos nos pr\u00f3ximos anos<\/strong><\/p>\n

No entanto, o principal desafio enfrentado pelos m\u00e9todos de Deep Learning \u00e9 a necessidade de grandes conjuntos de diagn\u00f3sticos para treinamento . Este problema \u00e9 particularmente importante na aplica\u00e7\u00e3o de an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas, onde os conjuntos para treinamento raramente t\u00eam mais do que algumas milhares de amostras. Dessa forma uma grande quantidade de pesquisas est\u00e1 focada na adapta\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos de Deep Learning para aplica\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas que contenham conjuntos de treinamento diagnosticado relativamente pequenos.<\/p>\n

Uma abordagem para viabilizar Deep Learning com\u00a0datasets\u00a0<\/strong>de pequeno volume \u00e9 utilizar um modelo estruturado de sa\u00edda. A suposi\u00e7\u00e3o aqui \u00e9 que Deep Learning\u00a0\u00a0sozinho n\u00e3o pode produzir resultados que s\u00e3o precisos devido ao problema de tamanho de conjunto de treinamento mencionado acima. A alternativa \u00e9 combinar esses modelos com outro modelo que faz suposi\u00e7\u00f5es e infer\u00eancias\u00a0\u00a0sobre a apar\u00eancia e forma de massas, ent\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel ter uma segmenta\u00e7\u00e3o de massa mam\u00e1ria que produza resultados precisos. Ou seja criar um contorno para a escassez de diagn\u00f3sticos documentados.<\/p>\n

Outra possibilidade diante do quadro de pouca informa\u00e7\u00e3o \u00e9 agir na fase de preven\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a, buscando uma classifica\u00e7\u00e3o em um n\u00edvel menos abrangente apenas para identificar o se h\u00e1 risco de desenvolver ou n\u00e3o a doen\u00e7a atrav\u00e9s de um ranking que classifica a densidade e textura da mama<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/strong><\/p>\n

\u00c9 claro que o uso de Deep Learning est\u00e1 permitindo melhorias de precis\u00e3o em termos de detec\u00e7\u00e3o de massa, segmenta\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o. A quest\u00e3o do tamanho do conjunto de dados de treinamento com o uso de t\u00e9cnicas de regulariza\u00e7\u00e3o ou a combina\u00e7\u00e3o de diferentes abordagens podem compensar a generaliza\u00e7\u00e3o relativamente pobre de m\u00e9todos de Deep Learning treinados com poucos diagn\u00f3sticos. Mais \u00e9 importante ressaltar que Deep Learning tamb\u00e9m est\u00e1 permitindo a implementa\u00e7\u00e3o de novas aplica\u00e7\u00f5es focado em classifica\u00e7\u00f5es de alto n\u00edvel que n\u00e3o dependem da segmenta\u00e7\u00e3o da les\u00e3o. O diagn\u00f3stico para essas tarefas de n\u00edvel superior \u00e9 prontamente disponibilizada a partir de conjuntos de dados cl\u00ednicos, que geralmente cont\u00eam milh\u00f5es de casos que podem ser usados \u200b\u200bpara treinar modelos de Deep Learning de maneira mais robusta. Essas novas aplica\u00e7\u00f5es est\u00e3o introduzindo uma mudan\u00e7a de paradigma em como se realiza mamografias: do processo de tr\u00eas est\u00e1gios cl\u00e1ssico\u00a0(detec\u00e7\u00e3o, segmenta\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de les\u00f5es) treinados com conjuntos de dados pequenos , para um processo de uma apenas etapa que consiste em detec\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de les\u00f5es treinadas com grandes conjuntos de dados hist\u00f3ricos.<\/p>\n

N\u00f3s da\u00a0HVS Sistemas Cognitivos\u00a0<\/strong>nos empenhamos em atingir o estado da arte na constru\u00e7\u00e3o de algoritmos para \u00e1rea m\u00e9dica e ajudar a construir um novo conceito de\u00a0Medicina Digita<\/strong>l ,onde o paciente seja o foco principal de todos os cuidados.\u00a0Solu\u00e7\u00f5es que transformam a vida das pessoas<\/strong>.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Como Deep learning pode auxiliar no diagn\u00f3stico e preven\u00e7\u00e3o do cancer de mama .<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":53689,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[191],"tags":[194,195,196],"class_list":["post-53687","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-inteligencia-artificial","tag-deep-learning","tag-datasets","category-191","description-off"],"yoast_head":"\nHVS - Intelig\u00eancia Artificial no estudo do c\u00e2ncer de mama<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Como Deep learning pode auxiliar no diagn\u00f3stico e preven\u00e7\u00e3o do cancer de mama .\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/hvssistemas.com.br\/2022\/inteligencia-artificial-no-estudo-do-cancer-de-mama\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"HVS - 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