Investigação de Arquiteturas de Aprendizagem Profunda para Segmentação de Lesões em Imagens Histológicas - Oliveira, Domingos L. L. de; Silva, Adriano B.; Neves, Leandro A.; Tosta, Thaína A. A.; Martins, Alessandro S.; Faria, Paulo R. de; Nascimento, Marcelo Z. do (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025)
Este estudo avalia o desempenho de modelos baseados em redes neurais convolucionais (CNN) e Transformers para segmentação de imagens histológicas, utilizando os conjuntos de dados públicos OCDC e GlaS. Quatro modelos foram analisados: UNet, UNet++, SharpUNet e TransUNet, com e sem aumento de dados. O aumento de dados mostrou-se crucial para melhorar a generalização dos modelos, com SharpUNet e UNet++ alcançando os melhores resultados em coeficiente Dice e precisão. O TransUNet, apesar de sua arquitetura híbrida, teve desempenho inferior, possivelmente devido à sua complexidade e necessidade de grandes volumes de dados. Os resultados indicam que modelos baseados em CNN, como UNet++ e SharpUNet, são eficazes na segmentação de imagens histológicas, especialmente quando combinados com aumento de dados.