Segundo dados do Instituto Nacional de Câncer, o câncer de pulmão é um dos tumores mais frequentes na população brasileira. O processo para seu diagnóstico por vezes passa pela necessidade de segmentar a região pulmonar em um exame de imagem, fase essa que demanda horas de um profissional da área médica. Sendo assim, a utilização de ferramentas que aplicam técnicas automatizadas para realizar essa tarefa pode auxiliá-los. Esta dissertação desenvolve uma metodologia automática, baseada em redes neurais convolutivas, para segmentar a região pulmonar em imagens de radiografia torácica. São desenvolvidas três arquiteturas (CNN1, CNN2 e CNN3), onde as arquiteturas CNN1 e CNN2 são de rede direta, enquanto a arquitetura CNN3 é uma topologia de grafos acíclicos direcionados (DAG). Em conjunto com as arquiteturas são investigados três diferentes métodos de regularização (Dropout, L2 e Dropout+L2) e três diferentes métodos de otimização (SGDM, RMSPROP e ADAM). A base de dados utilizada para esse estudo é a JSRT - Japanese Society of Radiological Technology, que contém 247 imagens de radiografia torácica. Como forma de mensurar a performance das redes estudadas foram utilizados seis métricas de desempenho, são elas: Acurácia Global, Acurácia, Coeficiente de Jaccard, Coeficiente de Jaccard Ponderado, Score F1 e Índice Dice. Ao término de todas as simulações, os melhores resultados foram alcançados utilizando a rede CNN3, que faz uso da topologia DAG, conjuntamente com o método de regularização Dropout+L2 e método de otimização ADAM. As métricas obtidas foram: Acurácia Global igual
a 0.99139 ± 0.00098; Acurácia igual a 0.98927 ± 0.00161; Coeficiente de Jaccard de 0.97967 ± 0.00232; Coeficiente de Jaccard Ponderado igual a 0.98294 ± 0.00191; Score F1 de 0.97475 ± 0.00357 e, por fim, um Índice Dice de 0.98921 ± 0.00163.
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