Aplicação de modelos de redes neurais de análise de textura na área de microscopia - Lopes, Raquel Silvério; Mauricio, Claudio Roberto Marquetto; Peres, Fabiana Frata Furlan (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware); 2025: Anais do XXII Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias AbertasDO - 10.5753/latinoware.2025.16606, 2025)
O artigo aborda o uso de redes neurais artificiais na análise de texturas em imagens médicas, com ênfase na detecção de células infectadas pela malária. São apresentados os conceitos de funcionamento das redes, bem como a importância da textura para discriminação e classificação de padrões. O estudo utilizou o Malaria Cell Images Dataset para comparar duas abordagens: o modelo RADAM, que usa redes convolucionais pré-treinadas apenas como extratoras de características combinadas a um classificador SVM, e o modelo BAMBOO, baseado em uma ResNet-50 treinada em um grande conjunto de imagens. Ambos obtiveram alto desempenho, com acurácia próxima a 96%, sendo que o BAMBOO apresentou menor número de erros críticos. Conclui-se que as duas técnicas são eficazes, mas a escolha deve considerar o contexto: RADAM é mais indicado para cenários com recursos computacionais limitados, enquanto o BAMBOO oferece maior confiabilidade em aplicações clínicas.