Desenvolvimento de Abordagens Baseadas em Redes Neurais Profundas para Detecção e Segmentação de Instância de Lesões Retinianas
Resumo
A Retinopatia Diabética (RD) é uma das principais causas de perda de visão e apresenta em suas fases iniciais lesões de fundo, como microaneurismas, hemorragias e exsudatos duros e algodonosos. Modelos computacionais capazes de detectar essas lesões podem auxiliar no diagnóstico precoce da doença e prevenir a manifestação de formas mais graves de lesões, auxiliando também no processo de triagem e definição da melhor forma de tratamento. Entretanto, a detecção de microlesões por meio de sistemas computacionais é um desafio por inúmeros fatores, como o tamanho e formato destas lesões, a presença de ruído e contraste ruim das imagens, a pequena quantidade de exemplos rotulados nos conjuntos de dados públicos de RD, e a dificuldade de algoritmos de aprendizado profundo em detectar objetos muito pequenos em função da dissipação de gradiente durante o treinamento. Assim, para contornar estes problemas, este trabalho propõe duas novas abordagens baseadas em técnicas de processamento de imagens, aumento de dados, transferência de aprendizado e redes neurais profundas, com o propósito de auxiliar no diagnóstico médico de lesões de fundo. As abordagens propostas foram treinadas, ajustadas e avaliadas usando diferentes conjuntos de dados públicos de Retinopatia Diabética. Para a realização dos experimentos os datasets foram particionados em conjunto de treinamento (50%), validação (20%) e teste (30%). Utilizou-se uma etapa de validação para realizar o ajuste fino de hiperparâmetros, e uma etapa de teste para aferir a capacidade de generalização dos modelos. A abordagem para detecção das lesões de fundo alcançou mAP de 0,2630 para o limite de IoU de 0,5 na etapa de validação utilizando o conjunto de dados DDR e otimizador Adam. Já a abordagem para segmentação de instância das lesões de fundo alcançou mAP de 0,2903 para o limite de IoU de 0,5 na etapa de validação utilizando o conjunto de dados DDR e otimizador Adam, sendo, portanto, 10,38% mais preciso que a abordagem proposta para detecção. Os resultados obtidos nos experimentos demonstram que as novas abordagens apresentaram resultados promissores na detecção de lesões de fundo associadas à RD