Método FEATORA na classificação de câncer de mama utilizando imagens histopatológicas

Abstract

A classificação de tumores de mama em benignos ou malignos pode ser feita utilizando imagens histopatológicas. A seleção de áreas obviamente benignas por um sistema computacional (CAD - computer-assisted diagnosis) auxiliaria o trabalho do patologista. Após a extração de características das imagens, classificadores treinados diagnosticariam a presença ou não do câncer de mama. A seleção dinâmica de subconjunto de classificadores mais adequados para cada imagem poderia incrementar a taxa de reconhecimento dos tumores. Assim, o objetivo desse trabalho é verificar a taxa de reconhecimento de um método de seleção dinâmica de subconjunto de classificadores, o FEATORA, na classificação de câncer de mama em imagens histopatológicas. O método FEATORA utiliza intervalos de valores de atributos previsores contínuos, juntamente com taxas de probabilidade de reconhecimento de cada um dos classificadores. Os experimentos foram realizados nas imagens de ampliação de 200x. Notou-se que todos os esquemas do método FEATORA conseguiram melhores médias de taxa de reconhecimento do que os classificadores base. Quatro esquemas do FEATORA obtiveram também médias de taxa de reconhecimento maiores que o voto majoritário simples entre todos os classificadores base. Porém, os resultados (com pouco menos de 70% de taxa de reconhecimento) indicaram a inviabilidade do uso do método, com a configuração apresentada nesse trabalho, na prática do patologista. Aprimoramentos, mais estudos e experimentos são necessários.