Uma análise comparativa das arquiteturas de rede neural convolucional para classificar o grau de risco de lesões da próstata a partir de imagens unimodais ou bimodais de mpMRII (Orinoquia, 2021)
Este trabalho apresenta uma análise comparativa de cinco arquiteturas de redes neurais convolutivas (CNN) usando ressonância magnética multiparamétrica (mpMRI) para a classificação dos tecidos com a presença de lesões do câncer de próstata. SPIE-AAPM-NCI Prostate MRClassification Challenge foi usado como um conjunto de dados de treinamento e validação, que conta com 344 casos com imagens de ressonânciamagnética das modalidades: T2W (T2 ponderado), ADC (Coeficiente de difusão aparente) e Ktrans (imagens pré-processadas da modalidade DCE(Dynamic Enhanced Contrast)), dos quais foram usados três subconjuntos de dados de uma única modalidade independente: T2W, ADC e Ktrans,e dois subconjuntos de dados combinando duas modalidades: Ktrans-ADC e Ktrans-T2W, para comparação e análise. Da escala Gleason (Gleasonscore - GS) e da ISUP (International Society of Urologic Pathologists), que são usadas para medir o grau de agressividade do câncer de próstata, doisníveis de agressividade foram estabelecidos: Baixo e Alto. A classe Baixa são aquelas lesões com GS = 6, e a classe Alta, aquelas lesões com valor GS> 7. Os resultados experimentais mostram um desempenho superior com as imagens da modalidade Ktrans nas primeiras 4 arquiteturas obtendoum valor máximo de AUC (área sob curva) de 0,71 ±0,127. Entretanto, a quinta arquitetura inspirada na LetNet combinando duas modalidadesmpMRI, Ktrans-T2W, obtém uma AUC de 0,72 ±0,058, o que sugere ligeiramente que, embora a modalidade Ktrans seja a mais relevante, suacombinação com T2W poderia melhorar a precisão do diagnóstico.
Keywords: Câncer de próstata; ressonância magnética multiparamétrica; redes neurais convolucionais