Detecção de câncer de bexiga usando redes neurais convolucionais (BLAInostic)

Os investigadores pretendem experimentar e implementar várias arquiteturas de aprendizado profundo para obter precisão de nível humano em sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD). Em particular, os investigadores estão interessados ​​em detectar tumores da bexiga a partir de tomografias urográficas e cistoscopias da bexiga neste projeto. Os pesquisadores querem classificar os tumores da bexiga como câncer, não câncer, alto grau e baixo grau, invasivos e não invasivos, com alta sensibilidade e baixa taxa de falsos positivos usando várias redes neurais convolucionais (CNN). Esta tarefa pode ser considerada como o primeiro passo na construção de sistemas CAD para diagnóstico de câncer de bexiga. Além disso, ao automatizar esta tarefa, o exame do investigador reduz significativamente o tempo para os radiologistas criarem conjuntos de dados rotulados em grande escala de exames de urografia por TC e reduz os falsos negativos e positivos que podem ocorrer devido a cistoscopias de avaliação humana.