PROCESSAMENTO DE IMAGENS NO AUXÍLIO À DETECÇÃO DE LESÕES MELANOCÍTICAS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Inteligência Artificial. Melanoma. Redes Neurais. Processamento de Imagens. Diagnóstico. Segmentação de imagens. perceptron de múltiplas camadas

O câncer de pele, segundo o Instituto Nacional do Câncer - INCA (2021) 1 é o mais frequente no Brasil, correspondendo a 30% de todos os casos registrados no país, sendo o tipo melanoma correspondendo a 3% das neoplasias malignas diagnosticadas do órgão. Embora a incidência seja baixa, é o tipo mais grave devido sua alta possibilidade em provocar metástase, o que eleva bastante sua taxa de letalidade. Ainda segundo o INCA (2021), no estado do Pará, a incidência deste tipo de câncer fica entre 0,64 e 1,34 para cada 100 mil homens e entre 0,51 e 1,25 para cada 100 mil mulheres. A produção de pes- cado paraense ocupa um importante papel socioeconômico na geração de renda, postos de trabalho e alimentação. Sendo o estado o 1o lugar no ranking nacional de produção de pescado segundo dados da Federação das Indústrias do Estado do Pará FIEPA (2020) e com previsão de crescimento de 20% entre os anos de 2020 e 2030. Em especial o nordeste paraense possui importante lugar de contribuição neste cenário, sendo a região do estado que mais consome esse tipo de proteína. De acordo com o INCA (2021) a radiação solar é um dos principais agentes carcinogênicos causadores do câncer de pele melanoma e não melanoma. Os pescadores, devido suas atividades serem desenvolvidas ao ar livre, têm maior risco de desenvolver câncer de pele. Diante deste contexto, esta pesquisa se propõe a desenvolver um aplicativo para auxiliar o diagnóstico precoce deste tipo de lesão, utili- zando algoritmos de segmentação de imagens e aprendizado de máquina para automatizar esse processo e garantir uma maior sobrevida para pacientes com melanoma. A metodo- logia utilizada é baseada no método de diagnóstico de lesões ABCDE e algoritmos de segmentação de imagens obtidas de repositórios de domínio público. Com essas caracte- rísticas segmentadas, os dados obtidos foram utilizados para o treinamento de um modelo de Inteligência Artificial utilizando Redes Neurais Artificiais. Os resultados preliminares apontam para uma classificação correta de 87% para lesões malignas do tipo melanoma.