U-Net_based_Network_Applied_to_Skin_Lesion_Segmentation_An_Ablation_Study

Abstract

O câncer de pele é um dos cânceres que mais agrava os problemas de saúde pública. Dentre os tipos de câncer, o melanoma é o mais agressivo. Seu diagnóstico precoce é fundamental para aumentar a possibilidade de tratamento adequado, visando reduzir a taxa de mortalidade. Os dermatologistas geralmente usam métodos manuais para diagnosticar lesões de pele. Além de demorados por serem realizados manualmente, esses métodos podem apresentar resultados diferentes para a mesma lesão quando analisados ??por diferentes especialistas. Portanto, um diagnóstico automatizado pode ser necessário para lidar com esse problema e evitar testes invasivos. Segmentar a lesão cutânea na imagem dermatoscópica pode ser fundamental, pois se trata de umatarefa essencial no processo de análise de imagens. No presente trabalho, um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN), baseado na U-Net, é proposto para segmentar a lesão em imagens dermatoscópicas . Este modelo obteve um Jaccard de 0,833 para a base ISIC 2017 e 0,850 para a base ISIC 2018. O modelo proposto possui uma arquitetura mais simples, exigindo menos recursos computacionais. Para verificar a eficácia do método proposto, realizamos um estudo de ablação e experimentos comparativos com outros métodos.