Classificação de texturas em imagens médicas através de modelos generativos e aprendizado autossupervisionado - Gomide, Leonardo C.; Machado, Alexei M. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
Este trabalho propõe um Variational Autoencoder regularizado para análise de textura, composto por um encoder, um decoder e um módulo preditor, com uma função de perda tripla que regulariza simultaneamente a codificação da imagem, sua reconstrução e classificação. Experimentos na análise de densidade mamográfica alcançaram níveis de precisão superiores aos de outros estudos publicados, sugerindo que o modelo pode fornecer uma representação latente mais separável e contribuir para a melhoria da análise de textura.