Classificação de Células Cervicais Cancerígenas com CNNs e ViTs em Ensemble para Auxílio ao Diagnóstico Médico - Lima, Marcelo Victor; Britto, Maria Helena Mesquita; Britto Neto, Laurindo (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025)
O câncer cervical é um problema global de saúde pública que exige métodos eficazes de triagem. Este trabalho propõe um ensemble de EfficientViT, EVA-02 e EdgeNeXt para classificação automática de células cervicais. Foram avaliados os conjuntos Herlev (917 imagens) e SIPaKMeD (4.049 imagens) em tarefas de classificação binária e multiclasse. A metodologia inclui transferência de aprendizado, aumento de dados e validação cruzada (5 folds). No conjunto Herlev, os resultados foram 98,35% de acurácia (binário) e 83,40% (7 classes). No SIPaKMeD, obteve-se 99,73% (binário), 98,96% (3 classes) e 98,08% (5 classes), atingindo o estado da arte. Os resultados demonstram o potencial do modelo para auxílio ao diagnóstico médico, reduzindo a necessidade de análise manual.