Classificação de carcinoma ductal invasivo (IDC) em imagens histopatológicas utilizando redes neurais convolucionais
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Data
Autores
Orientador
Rybarczyk Filho, José Luiz 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Botucatu - IBB - Física Médica
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
A aplicação de técnicas de processamento e análise de imagens tem contribuído significativamente para o diagnóstico precoce e a classificação de doenças, em especial o câncer de mama. Entre as ferramentas mais eficazes nesse campo estão as redes neurais convolucionais (CNNs), que permitem a extração automática de características morfológicas relevantes em imagens histopatológicas, reduzindo a dependência da interpretação subjetiva dos patologistas. Neste estudo, investigou-se a capacidade de diferentes arquiteturas de CNNs para a classificação de imagens histopatológicas de câncer de mama, com foco específico no carcinoma ductal invasivo (IDC). Foi realizada uma comparação entre diversas técnicas de pré-processamento e conversão de espaços de cor, além do balanceamento do conjunto de dados, a fim de minimizar vieses decorrentes do desbalanceamento entre as classes. As CNNs foram avaliadas segundo métricas como acurácia, sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC (AUC). Também foi analisada a capacidade das redes em reconhecer padrões morfológicos indicativos de IDC, destacando seu potencial como ferramentas de apoio à decisão no diagnóstico médico. Os resultados obtidos foram comparados a outras abordagens de processamento de imagens, buscando identificar quais técnicas contribuíram de forma mais significativa para o aumento do desempenho do modelo. As CNNs apresentaram resultados consistentes na classificação de imagens histopatológicas, alcançando métricas satisfatórias e configurando-se como uma alternativa viável às metodologias convencionais de análise. Assim, este trabalho reforça a relevância da inteligência artificial aplicada à patologia digital, evidenciando as CNNs como uma tecnologia promissora para o suporte diagnóstico e prognóstico no câncer de mama.
Descrição
Palavras-chave
Redes Neurais Convolucionais (CNN), Imagens Histopatológicas, Carcinoma Ductal Invasivo (IDC), Classificação de Imagens em diferentes escalas de cores, Automação de diagnóstico de Câncer de Mama
Idioma
Português
Citação
SECCO, Maria Eduarda Carneiro. Classificação de carcinoma ductal invasivo (IDC) em imagens histopatológicas utilizando redes neurais convolucionais. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Física Médica) — Instituto de Biociências, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, 2025.
