Detecção de Câncer Peniano em Imagens Histopatológicas usando Redes Neurais Convolucionais em Cascata

Abstract

O câncer peniano tem alta incidência em países em desenvolvimento, incluindo o Brasil, onde o estado do Maranhão apresenta a maior taxa mundial de ocorrência. Essa patologia, quando muito agravada, pode levar a uma cirurgia invasiva com consequências físicas e psicológicas, tornando importante diagnosticá-la precocemente. A análise histopatológica é um exame indicado para o diagnóstico, mas é demorado e complexo. Métodos computacionais como as redes neurais convolucionais (CNNs), podem ajudar na obtenção de um diagnóstico mais rápido e preciso. Portanto, este trabalho propõe um método para a classificação do câncer peniano em imagens histopatológicas usando CNNs em cascata e o mecanismo SoftAttention, que atribui mais peso às características relevantes das imagens. Experimentos foram feitos com uma base contendo 194 exemplares nas ampliações de 40x e 100x. Como resultado final, o método obtém 93% e 90% de acurácia, respectivamente, para a detecção do câncer nas ampliações de 40x e 100x.