Segmentação de Imagens Histológicas da Cavidade Oral: Um Estudo sobre Variantes da U-Net e Lightweight Backbones - Borges, Luana R.; Silva, Vitória F. C.; Soares, Davi; Miranda, Gustavo C.; Paim, Luis Felipe G. S.; Gonçalves, Daniel B.; Silva, Adriano B.; Oliveira, Domingos L. L. de; Neves, Leandro A.; Nascimento, Marcelo Z. do (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.20794, 2026)
O câncer da cavidade oral apresenta elevada incidência, tornando o diagnóstico precoce essencial para a melhoria do prognóstico. Nesse contexto, a análise automática de imagens histopatológicas tem ganhado destaque, embora a elevada complexidade estrutural e a variabilidade morfológica imponham desafios significativos. A segmentação semântica constitui uma etapa fundamental em sistemas de diagnóstico assistido por computador, pois permite a delimitação automática de regiões de interesse. Este trabalho avalia diferentes arquiteturas da família U-Net para a segmentação de imagens histológicas, incluindo modelos tradicionais, variantes aprimoradas e versões com lightweight pre-trained backbones. Os experimentos foram conduzidos em dois conjuntos de dados públicos, alcançando coeficientes Dice de 0,912 e 0,871 para os bancos OCDC e OralEpitheliumDB, respectivamente. Além disso, foram analisados o impacto do aumento de dados, do pré-treinamento e o compromisso entre desempenho de segmentação e eficiência computacional. Os resultados evidenciam o potencial das arquiteturas avaliadas e contribuem para a compreensão de estratégias mais robustas e eficientes nesse domínio.