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Diagnóstico de Melanoma utilizando Redes Neurais Convolucionais

A maioria dos cânceres de pele são causados por exposição solar exagerada sem proteção.  Entre as neoplasias, o cutâneo é o tipo mais agressivo.  Os principais fatores de risco para a formação do melanoma cutâneo (MC) são a exposição à radiação ultravioleta e a susceptibilidade genética.

melanoma pode surgir de diferentes maneiras e em qualquer parte do corpo, inclusive em áreas não expostas ao sol. Porém, em geral está visível na pele, sendo normalmente identificado como uma pinta ou mancha que muda de cor, forma ou tamanho.

A sobrevida depende do estádio da doença ao diagnóstico. Quanto mais precoce o diagnóstico, maiores as chances de cura. Uma das dificuldades encontradas no diagnóstico é a similaridade entre o melanoma e outras lesões cutâneas.

O diagnóstico é realizado por meio do exame clínico onde é realizada a inspeção visual a olho nu, coleta da história clínica direcionada a identificar os fatores de risco individuais.  As lesões são inspecionadas de acordo com a Classificação de Rigel (conhecida como ABCDE), usada para identificar lesões de pele suspeitas para melanoma e que devem ser biopsiadas. A “A” descreve assimetria, “B” descreve as irregularidades das bordas, “C” descreve variedades de cores, “D” denota um diâmetro superior a 6 mm e “E” refere se a lesão que está aumentando de tamanho ou progredindo.

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Como o diagnóstico clínico a olho nu depende da experiência clínica do dermatologista, são utilizados outros métodos para aumentar a acurácia no diagnóstico.  Um desses métodos é a utilizada para distinguir entre lesões benignas e malignas através da identificação de cores, estruturas e padrões que não são visualizados a olho nu. Avanços tecnológicos resultaram no desenvolvimento da dermatoscopia digital, possibilitando que as imagens digitalizadas das lesões possam ser armazenadas, o que facilita a comparação das lesões ao longo do tempo. Essas imagens ainda podem ser avaliadas ou discutidas com profissionais de centros especializados.

Outro método é a microscopia confocal in vivo que possibilita o diagnóstico e avaliação da doença em tempo real. Em pacientes selecionados a detecção auxiliada em computador (Computer Aided Detection – CAD) demonstrou alta sensibilidade, demonstrando ser uma ferramenta útil para que os especialistas diagnostiquem o melanoma. A dermatoscopia é mais acurada do que a inspeção visual isolada. A extração computadorizada das características texturais presentes em imagens médicas com o auxílio de algoritmos matemáticos é conhecida como radiômica. Sua principal aplicação é a construção de modelos preditivos para diferentes desfechos clínicos usando as características texturais selecionadas, fornecendo suporte para a tomada de decisão em torno da detecção e tratamento oncológico por meio da combinação entre os dados quantitativos extraídos das imagens e outros dados (clínicos, genômicos, proteômicos, entre outros).

As redes neurais convolucionais (convolutional neural networks – CNNs) são redes neurais profundas, com uma arquitetura projetada especificamente para análise de imagens que comumente são treinadas por meio de aprendizado supervisionado. As CNNS usam dados rotulados, neste caso, imagens dermatoscópicas com seus correspondentes diagnósticos para aprender uma relação entre as imagens rotuladas.

 

Com base nisso, as CNNs são capazes de aplicar operações aprendidas a imagens desconhecidas e classificá-las em melanoma ou não-melanoma com base nas características extraídas. As características comumente avaliadas são: borda da lesão (uniforme em lesões benignas e irregular nas malignas), coloração (lesões benignas apresentam somente uma cor enquanto lesões malignas possuem duas ou mais cores), tamanho (lesões benignas são pequenas enquanto as malignas maiores). A inteligência artificial pode auxiliar no diagnóstico do melanoma. Os classificadores baseados em CNN demonstraram desempenho superior ou pelo menos equivalente no que diz respeito a classificação da lesão realizada por humanos.

Claudia Rosolia

Tecnóloga em Radiologia e Biomédica Esteta Títulos e Especializações: Mestre em Ciências da Saúde - Oncologia, Doutoranda em Oncologia, Pós graduanda em Biofotônica. Área de atuação: Biomedicina, Estética, Radiologia, Oncologia, Biofotônica / Ensino Instagram: @cosmeceuticaestetica CRBM1: 56.965

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