Aprimoramento de Modelos de Aprendizado Profundo de Super-Resolução para Imagens de Tomografia Computadorizada Utilizando Fine-Tuning - Morello, Ramon Rodrigues; Silva, Bruno Légora Souza da; Nascimento, Thaís Pedruzzi do (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
Este trabalho analisa o efeito do fine-tuning no desempenho dos modelos de super-resolução Real-ESRGAN e Hybrid Attention Transformer (HAT) para aprimorar imagens de tomografia computadorizada de baixa dosagem. Os resultados aplicados ao conjunto de dados LoDoPaB-CT demonstram melhorias consistentes, com ganhos médios de 60,03% em PSNR, 92,50% em SSIM e 13,52% em PI para a arquitetura HAT, e de 51,02% em PSNR, 42,11% em SSIM e 32,42% em PI para o Real-ESRGAN. Além disso, observam-se redução de artefatos e preservação de estruturas relevantes. O HAT apresentou um tempo de treinamento aproximadamente 23,59 vezes maior do que o do Real-ESRGAN. Um repositório no GitHub está disponível para fins de reprodutibilidade.