Segmentação de lesões cutâneas com redes neurais convolucionais : uma exploração introdutória utilizando SegNet e U-Net.

Abstract

Este trabalho investiga a aplicação de redes neurais convolucionais (CNNs) na segmentação semântica de lesões cutâneas pigmentadas, com o objetivo de auxiliar no diagnóstico de melanomas. Comparando as arquiteturas SegNet e U-Net, a pesquisa avalia o impacto de variações nos dados de entrada, técnicas de pré-processamento e ajustes de parâmetros de treinamento no desempenho e confiabilidade da segmentação. Utilizaram-se os conjuntos de dados ISIC 2018 e PH2 para avaliar a eficácia e capacidade de generalização dos modelos comparativamente. A metodologia proposta inclui a análise das arquiteturas, processamento dos dados, exploração dos algoritmos de otimização e funções de perda. Experimentos com diferentes configurações da SegNet e U-Net destacaram desafios relacionados ao sobre-ajuste e à qualidade da segmentação, guiando ajustes na continuação do desenvolvimento destas abordagens.