CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS MAMOGRÁFICAS POR OpenVINO: UMA PROPOSTA DE USO PARA AUFERIR MAIOR EFICIÊNCIA NO DIAGNÓSTICO DE CÂNCER.
A analise de imagens radiográficas tem se mostrado nas últimas décadas como uma eficiente ferramenta no diagnóstico precoce de algumas enfermidades. Mamografias são aparelhos radiológicos específicos para o estudo das mamas, em especial para o estudo de nódulos mamários que auxiliam na interpretação de mastologistas sobre as características de tais nódulos, classificando-os como malignos ou benignos. Embora o câncer de mama seja um dos tipos de cânceres que mais acomete as mulheres e, consequentemente, com maiores índices de mortalidade no mundo, ele possui altos índices de cura quando diagnosticado precocemente. Sendo assim, o uso de tecnologias que colaboram com o diagnóstico mais preciso tem sido cada vez mais utilizados. Imagens mamográficas de um banco público de acesso, DDMS (digital database for screening mammography), foram utilizadas para treinar um programa de inteligência artificial (IA), OpenVino, um programa gratuito desenvolvido pela empresa Intel que modela padrões de reconhecimento de imagens. Tal método apresentou resultados significativos quando comparado com outros métodos aqui apresentados, com resultados de 87,8 % de reconhecimento adequado quanto à malignidade ou não do tumor nas imagens de incidência craniocaudal (CC) direitas e 86,8 % nas esquerdas, bem como 84,4 % de assertividade nas imagens de incidência mediolateral-oblíqua (MLO) direitas e 86,9 % na esquerdas, tendo sido usada a curva ROC (Receiver Operating Characteristic) para corroborar com o uso congruente dos parâmetros do programa. Entendemos que o sistema desenvolvido neste trabalho pode auxiliar os profissionais da área medica e auxiliar no diagnóstico do Câncer de mama.