Análise de Imagens Faciais para Identificação do Parkinson em Contextos de Dados Limitados - Rodrigues, José Nazareno A.; Pereira, Caio B. A. A.; Veras, Rodrigo de M. S.; Barros, Pedro H. X. R.; Almeida, Kelson J.; Aires, Kelson Rômulo T. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025)
Este estudo investiga o uso de imagens faciais 2D para identificar a Doença de Parkinson (DP) em cenários com dados limitados. A exploração de expressões faciais em imagens 2D ainda é restrita na literatura. Para ajudar a suprir essa lacuna, foi implementado um pipeline completo. Compararam-se abordagens de extração de características faciais pré-definidas e automática via modelos de redes neurais convolucionais pré-treinadas. Entre os modelos avaliados, a combinação da DenseNet-201 para extração de características e SVM para classificação obteve o melhor desempenho, atingindo 94,75% de acurácia. Os resultados reforçam o potencial da análise de imagens faciais 2D para identificar a DP, apesar dos desafios relacionados à escassez de dados.