Aplicação de Redes Convolucionais Profundas para Detecção de Massas em Mamografias

Abstract

Câncer de mama é um dos tipos de câncer mais comum entre mu-lheres no mundo. A alta taxa de incidência e mortalidade da doençaexige o desenvolvimento de técnicas que permitam a detecção precocee precisa de anomalias. Sendo mamografia o tipo de exame de imagemmais comum para avaliação médica do câncer de mama, este trabalhopropõe uma ferramenta de auxílio ao diagnóstico médico, visando ace-lerar o trabalho do profissional e permitir uma avaliação mais precisa.Observa-se que redes convolucionais são o estado da arte em tarefas devisão computacional, e portanto este trabalho emprega redes convoluci-onais profundas para a detecção de massas, utilizando especificamentedetectores convolucionais de um estágio (RetinaNet). Avaliando a fer-ramenta desenvolvida em um conjunto de teste, obtém-se uma sensiti-vidade de 85% com 1,64 falsos positivos por imagem no banco de dadosCBIS-DDSM (Curated Breast Imaging Subset of DDSM).