Detecção e classificação de lesões mamárias em imagens biomédicas de forma explicável

Abstract

O câncer de mama é principal causa de morte por câncer em mulheres adultas no Brasil. O diagnóstico tardio resulta em altas taxas de mortalidade, e pode levar a cirurgias mutilantes. O acesso limitado a exames de imagem contribui para diagnósticos em estágios avançados, ressaltando a importância da identificação precoce para aumentar as chances de cura e evitar procedimentos agressivos. Tecnologias de imagens médicas, incluindo avanços como o aprendizado profundo e extremo, são essenciais, melhorando a acurácia e eficiência diagnóstica. O estudo tem como objetivo aprimorar o diagnóstico do câncer de mama, especialmente em países onde os diagnósticos tardios são prevalentes. Foram utilizadas técnicas avançadas de inteligência artificial e aprendizado extremo em imagens termográficas, buscando desenvolver um sistema computacional que não apenas opere corretamente, mas também seja capaz de explicar seus diagnósticos de maneira compreensível para os profissionais de saúde. Os resultados indicam que a abordagem proposta apresenta eficiência na detecção e classificação de lesões mamárias em imagens termográficas, representando um avanço na área e potencialmente contribuindo para uma melhoria nas perspectivas de recuperação para pacientes com câncer de mama. A inteligência artificial autoral foi capaz de distinguir lesões malignas dos demais diagnósticos em 89,70% , em seu melhor cenário.