Modelo de detecção e classificação celular baseada em redes neurais convolucionais.

Abstract

Esta monografia visa analisar amostras de células cervicais de exame de Papanicolaou através da metodologia baseada no aprendizado profundo. É apresentado um modelo para classificação de células cervicais sem a necessidade de segmentação da célula (núcleo ou citoplasma) para realizar o treinamento do modelo. Essa abordagem usa no treinamento a informação da localização do núcleo disponibilizada pelo banco de dados e faz recortes ao redor do núcleo usando dimensões variadas. Para a realização do trabalho propostos os desenvolvimentos de diversos modelos de CNN (convolutional neural networks de classificação. Para o treinamento do modelo foram utilizadas 400 imagens reais do exame de Papanicolaou extraídas de uma base de dados de células cervicais. Espera-se que os resultados possam auxiliar os citopatologistas a melhorar a taxa de classificação correta dos exames realizados em laboratórios, proporcionando uma melhoria na qualidade dos resultados.