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 (2023) é o mais frequente no Brasil, correspondendo a 31,3% de todos os casos registrados no país, sendo o tipo melanoma correspondendo a 1,7% 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 (2023), no estado do Pará, a incidência deste tipo de câncer fica entre 4,37 para cada 100 mil homens e 3,9 para cada 100 mil mulheres. De acordo com o INCA (2023) a radiação solar é um dos principais agentes carcinogênicos causadores do câncer de pele melanoma e não melanoma. Diante deste contexto, esta pesquisa se propõe a desenvolver um aplicativo para auxiliar o diagnóstico precoce deste tipo de lesão, utilizando algoritmos de segmentação de imagens e aprendizado de máquina para automatizar esse processo e garantir uma maior sobrevida para pacientes com melanoma. A metodologia utilizada é baseada no método de diagnóstico de lesões ABCDE e algoritmos de segmentação de imagens obtidas de repositórios de domínio público. Com essas características segmentadas, os dados obtidos foram utilizados para o treinamento de um modelo de Inteligência

Artificial utilizando Redes Neurais Artificiais. Os resultados obtidos apontam para uma classificação correta de 87% para lesões malignas do tipo melanoma.