Classification of images acquired with colposcopy using artificial neural networks.
OBJECTIVE
To explore the advantages of using artificial neural networks (ANNs) to recognize patterns in colposcopy to classify images in colposcopy.


OBJECTIVE
Transversal, descriptive, and analytical study of a quantitative approach with an emphasis on diagnosis. The training test e validation set was composed of images collected from patients who underwent colposcopy. These images were provided by a gynecology clinic located in the city of Criciúma (Brazil). The image database (n = 170) was divided; 48 images were used for the training process, 58 images were used for the tests, and 64 images were used for the validation. A hybrid neural network based on Kohonen self-organizing maps and multilayer perceptron (MLP) networks was used.


RESULTS
After 126 cycles, the validation was performed. The best results reached an accuracy of 72.15%, a sensibility of 69.78%, and a specificity of 68%.


CONCLUSIONS
Although the preliminary results still exhibit an average efficiency, the present approach is an innovative and promising technique that should be deeply explored in the context of the present study.
Curso de Medicina, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil. ; Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Priscyla W
PW
Simões
Curso de Medicina, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil. ; Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Narjara B
NB
Izumi
Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Ramon S
RS
Casagrande
Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Ramon
R
Venson
Curso de Medicina, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil. ; Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Carlos D
CD
Veronezi
Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Gustavo P
GP
Moretti
Graduate Program in Materials Science and Engineering, Federal University of Santa Catarina, Florianópolis, Brazil.
Edroaldo L
EL
da Rocha
Faculdade de Educação, Universidade federal de Pelotas, Brazil.
Cristian
C
Cechinel
Research Group of Gestão do Cuidado, Integralidade e Educação na Saúde, Laboratory of Direito Sanitário e Saúde Coletiva, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Luciane B
LB
Ceretta
INCoD - National Institute for Digital Convergence, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, Brazil.
Eros
E
Comunello
Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Paulo J
PJ
Martins
Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Rogério A
RA
Casagrande
Curso de Medicina, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Maria L
ML
Snoeyer
Curso de Medicina, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil. ; Research Group of Tecnologia da Informação e Comunicação na Saúde, Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), Criciúma, Brazil.
Sandra A
SA
Manenti
artificial intelligence; colposcopy; computer-assisted diagnosis; medical informatics; neural networks