OralEpitheliumDB: A Dataset for Oral Epithelial Dysplasia Image Segmentation and Classification

Silva, Adriano Barbosa; Martins, Alessandro Santana; Tosta, Thaína Aparecida Azevedo; Loyola, Adriano Mota; Cardoso, Sérgio Vitorino; Neves, Leandro Alves; de Faria, Paulo Rogério; do Nascimento, Marcelo Zanchetta

doi:10.1007/s10278-024-01041-w

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“…Essas lesões se desenvolvem a partir da progressão de uma hiperplasia epitelial, passando por diferentes níveis que podem ser categorizadas em níveis leve, moderada e severa. Quando diagnosticadas em estágios iniciais podem ser tratadas [Silva et al 2024].…”

Section: Introduc ¸ãOunclassified

Divergências de Bregman aplicadas na Recuperação por Conteúdo de Imagens de Displasias Orais

Soares,

Silva,

Loyola

et al. 2024

Anais Do XXIV Simpósio Brasileiro De Computação Aplicada À Saúde (SBCAS 2024)

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Nos últimos anos vários trabalhos empregaram funções não métricas para lidar com a descontinuidade semântica entre os resultados de consultas e a percepção de similaridade dos usuários em sistemas de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (CBIR). Neste estudo investigou-se a recuperação de imagens de displasias da cavidade oral, obtidas a partir de lâminas histológicas que continham lesões induzidas em camundongos da linhagem C57Bl/6. As imagens foram segmentadas com um método baseado na rede neural Mask R-CNN para extração de descritores morfológicos e não morfológicos. As divergências de Bregman (Kullback-Leibler e Mahalanobis) e métricas (Euclidiana e Manhattan) foram utilizadas em buscas, que foram avaliadas por precisão e revocação. As divergências de Bregman mostraram-se mais eficazes na identificação dos níveis de displasias.

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