O equilíbrio da química interna de nossos corpos se deve ao trabalho dos rins. Nesses
órgãos vitais se encontram os glomérulos, que são pequenas estruturas responsáveis pela
filtragem do sangue. Através da análise microscópica de biópsias renais os especialistas
diagnosticam várias doenças e é no glomérulo que primariamente se observam alterações.
Dentre as doenças que acometem os rins destacamos a Doença de Lesões Mínimas (DLM)
sendo a causa da síndrome nefrótica em 90% dos pacientes infantis; e a Glomeruloesclerose
Segmentar e Focal (GESF) sendo a causa principal nos pacientes adultos em vários países.
Considerando que tratamentos inadequados podem conduzir à doenças renais crônicas, a
identificação precisa dessas duas doenças é de suma importância, pois seus tratamentos e
prognósticos são diferentes. A análise realizada por patologistas pode se tornar tediosa e
ser afetada por inúmeras situações como fadiga, subjetividade, pressa etc. nesse contexto
estão os sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (computer-aided diagnosis -
CAD), que são imunes às condições citadas e servem de suporte ao especialista. Portanto,
propomos um método capaz de diferenciar DLM e GESF através de imagens de exames
patológicos. Em nossa abordagem caracterizamos a imagem por meio da extração de
medidas geoestatísticas, informações de textura tradicionais e deep features de 4 redes
neurais convolucionais, ao todo 13.476 atributos foram avaliados. Foram testados ainda 2
métodos de seleção de características e 3 classificadores, que combinados deram origem a
mais de 300 arquiteturas. Após análises, tomamos as 5 melhores arquiteturas e fizemos
um ajuste de hiper-parâmetros do classificador, com isso alcançamos acurácia de 94,3%
e Kappa igual a 87,9%, o que é considerado uma concordância “quase perfeita” com a
classificação do especialista.