Publication: Proposta de segmentação de imagens histológicas de tumores da cavidade oral: Um estudo da implementação de redes neurais na análise de tumores
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A segmentação de imagens é uma importante ferramenta na análise, identificação e diagnóstico de tumores com imagens. Imagens histológicas de lâmina inteira (Whole Slide Image – WSI) são utilizadas no diagnóstico de tumores da cavidade oral, no entanto essas imagens costumam ser de grande tamanho, dificultando e atrasando os trabalhos de análise, que são realizados visualmente por especialistas. Tecnologias envolvendo redes neurais artificias tem sido implementadas para realizar a segmentação de regiões de interesse em imagens histológicas a fim de auxiliar e acelerar processos diagnósticos. No entanto, poucos trabalhos são realizados nesta área, envolvendo a análise de tumores da cavidade oral, com algumas técnicas apenas recentemente propostas. Este trabalho tem como objetivo estudar algumas metodologias que visam implementar o uso de redes neurais artificias para a segmentação de regiões tumorais em imagens histológicas de lâmina inteira da cavidade oral e reproduzir alguns resultados, na segmentação, de uma nova metodologia proposta no trabalho (SANTOS, D. F.D. dos; FARIA, P. R. de; TRAVENÇOLO, B. A.
N.; NASCIMENTO, M. Z. do. Automated detection of tumor regions from oral histological whole slide images using fully convolutional neural networks. Biomedical Signal Processing and Control, v. 69, 2021.) e Disponibilizada abertamente. Foram encontrados alguns problemas de compatibilidades de pacotes computacionais devido a utilização de um sistema operacional diferente do utilizado no desenvolvimento do sistema, que pude ram ser contornados obtendo então a segmentação de diversas imagens histológicas da
cavidade oral, com uma correta localização de diversas regiões tumorais.
Abstract
Image segmentation is an important tool in the analysis, identification and diagnosis of tumors with images. Whole Slide Images (WSI) are used in the diagnosis of tumors of the oral cavity, however these images tend to be constituted of massive size and dimensions, making difficult and delaying the analysis works that are performed visually by experts. Technologies involving artificial neural networks have been integrated to perform the segmentation of regions of interest in histological images in order to help and accelerate the diagnostic processes. However, few works are carried out in this area, involving the analysis of oral cavity tumors, with some techniques only recently proposed. This work aims to study some methodologies that aim to implement the use of artificial neural networks for the segmentation of tumor regions in Whole Slide Images of the oral cavity and to reproduce some results, in the segmentation, of a new methodology proposed in the work
(SANTOS, D. F.D. dos; FARIA, P. R. de; TRAVENÇOLO, B. A. N.; NASCIMENTO, M. Z. do. Automated detection of tumor regions from oral histological whole slide images using fully convolutional neural networks. Biomedical Signal Processing and Control, v. 69, 2021.) and made openly available. Some computational package compatibility problems were found due to the use of an operating system different from the one used in the development of the system, which could be circumvented and then it was obtained the segmentation of different histological images of the oral cavity, with a correct location of different tumor regions.
Keywords
Segmentação de tumores da cavidade oral, Segmentation of oral cavity tumors, Redes neurais convolucionais, Convolutional neural networks, Imagens histológicas de lâmina inteira, Whole Slide Images
Citation
DELFINO, Antônio Donizete Silva. Proposta de segmentação de imagens histológicas de tumores da cavidade
oral: Um estudo da implementação de redes neurais na análise de tumores. 2023. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física Médica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
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