Método Automático para classificação de Câncer de Próstata em WSIs utilizando EfficientNet, Ensemble e Modelagem de Perda Ordinal - Rodrigues, Woshington V. S.; C. Filho, Antonio O.; Borges, Armando L.; Araújo, Jose D.; Diniz, João O. B. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
A avaliação histopatológica manual do câncer de próstata em WSIs está sujeita a variabilidades interobservador e intraobservador. Para mitigar esse problema, este trabalho propõe a classificação automática dos grupos de graus ISUP utilizando Redes Neurais Convolucionais. A metodologia utilizou o dataset PANDA , aplicando a redução de ruído por entropia e a extração de patches. Os modelos EfficientNet (B0, B3 e B7) foram treinados com a função Ordinal Focal Loss para preservar a progressão da doença e mitigar o desbalanceamento entre as classes. Por fim, as predições individuais foram combinadas em um ensemble. A estratégia de média simples obteve o melhor desempenho, com Kappa Quadrático Ponderado de 0,879 e acurácia de 69,8%. A abordagem preservou a integridade ordinal dos graus, reduzindo quase a zero os erros extremos e demonstrando sua viabilidade clínica.