Detecção do câncer de mama utilizando diagnóstico auxiliado por computador: uma revisão de modelos de Deep Learning para a análise de mamografias - Alcântara, Erika Barros de; Silva, Ricardo Petri (Revista Terra & Cultura: Cadernos de Ensino e Pesquisa; v. 40 n. especial (2024): Computação, 2024)
O câncer de mama é um dos diagnósticos mais comuns de câncer e também uma das maiores causas de morte entre mulheres pelo mundo. Por essa razão, a detecção precoce é primordial para o aumento das chances de sobrevivência. Nos últimos anos, o Diagnóstico Auxiliado por Computador (Computer aided Diagnosis - CAD) utilizando a Inteligência Artificial e técnicas de Machine Learning tem se mostrado ferramenta importante na tomada de decisão de especialistas através da análise, classificação e detecção de padrões em exames de imagem, como a mamografia. Com o emprego de técnicas de Deep Learning, um ramo de Machine Learning e Redes Neurais Artificiais mais Profundas, os sistemas CAD demonstraram performance ainda mais elevada. Este estudo apresenta uma revisão de modelos recentes de CAD que utilizaram as técnicas e arquiteturas mais empregadas atualmente para o campo de análise de imagens médicas com o fim de detectar e diagnosticar o câncer de mama, fazendo um comparativo entre eles e mostrando como cada um pode contribuir para esse propósito. Dentre os achados deste trabalho, destacaram-se os modelos Você Só Olha Uma Vez (You Only Look Once - YOLO) combinados com Redes Neurais Convolucionais, pela sua viabilidade de aplicação clínica. Por fim, são extraídas conclusões e suscitados alguns pontos interessantes para pesquisas futuras.