Evaluating Deep Neural Skin Cancer Classifiers With Multiple Images Inputs - Magalhães, Afonso S.; Souza Jr., Luis A.; Pacheco, André G.C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025)
O câncer de pele representa um terço de todos os cânceres diagnosticados globalmente. Embora tenha uma taxa de mortalidade geralmente baixa, o diagnóstico tardio continua sendo o principal fator para complicações. Para mitigar esses riscos, sistemas de Diagnóstico Assistido por Computador (CAD) vem sendo desenvolvidos para fornecer métodos de diagnóstico mais acessíveis e oportunos. Embora os CADs vem desmostrando resultados consistentes, a maioria dos sistemas existentes se baseia em uma única imagem da lesão, e o impacto do uso de múltiplas imagens de uma mesma lesão não vem sendo estudado. Este trabalho visa investigar como a incorporação de múltiplas imagens afeta a eficiência e a precisão dos sistemas de CAD. Especificamente, foi avaliado o desempenho de três diferentes modelos de aprendizado profundo integrados em uma estratégia de stacking que processa múltiplas entradas de imagem de uma mesma lesão. De maneira geral, foi observado aumento de até 6% na acurácia balanceada, sem adicionar processamento significativos de treinamento ou de teste aos modelos existentes.