Explorando Representações de Recorrência Fractal com CNNs para a Classificação de Displasias Epiteliais Orais - Silva, Vitória F. C.; Miranda, Gustavo C.; Gonçalves, Daniel B.; Oliveira, Domingos L. L. de; Roberto, Guilherme F.; Neves, Leandro A.; Silva, Adriano B.; Nascimento, Marcelo Z. do (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
O diagnóstico precoce das displasias epiteliais orais é fundamental, mas a avaliação histopatológica manual está sujeita a variabilidades e aspectos subjetivos. Sistemas computacionais de apoio ao diagnóstico (CAD) têm sido propostos para auxiliar nessa análise. No entanto, abordagens baseadas em redes neurais tradicionais frequentemente apresentam alto custo computacional e deixam de explorar estratégias heterogêneas para melhorar a generalização. Este trabalho apresenta uma análise comparativa do desempenho de arquiteturas de redes neurais convolucionais (CNNs) lightweight (MobileNetV2 e EfficientNet-B0) na classificação de displasias orais, utilizando o dataset OralEpitheliumDB. A metodologia contrasta o uso de imagens originais com imagens transformadas em Recurrence Plots (RP), geradas a partir de descritores fractais multiescala. Os experimentos demonstraram que a representação via RP proporcionou melhorias substanciais em todas as métricas avaliadas. A contribuição do estudo foi o ensemble heterogêneo combinando MobileNet e EfficientNet, ambos treinados com a representação RP, que atingiu 100% nas métricas de avaliação. Conclui-se que a análise de recorrência fornece padrões de textura relevantes que não são capturados no domínio espacial original, viabilizando a implementação de sistemas diagnósticos robustos e de baixo custo computacional.