Pré-diagnóstico de câncer de mama usando imagens histopatológicas com pré-processamento morfológico por meio de algoritmos clássicos e redes neurais profundas

Abstract

Este trabalho investiga o desempenho de classificadores na tarefa de detecção de câncer de mama utilizando diferentes tipos de pré-processamento morfológico no conjunto de imagens histopatológicas BreakHis. Especificamente, comparamos os desempenhos de algoritmos clássicos de aprendizado de máquina e redes neurais convolucionais treinadas a partir da aplicação dos operadores erosão, dilatação, abertura e fechamento. Resultados experimentais evidenciaram que a aplicação de operadores morfológicos tem impacto positivo no desempenho dos algoritmos clássicos. Ademais, constatou-se um aumento na acurácia desses algoritmos ao variar o formato e a dimensão dos elementos estruturantes. Os resultados obtidos motivam trabalhos futuros para investigação mais abrangente de outros tipos de elementos estruturantes juntamente com outros operadores morfológicos, bem como outros classificadores.