Segmentação do Pâncreas em Tomografia Computadorizada com Ensemble Guiado por Atlas e Backbone Swin Transformer - Teles, Felipe R. S.; Ribeiro, Neilson P.; Soares Filho, Celso L. S.; Cruz, Luana B. da; Diniz, João O. B.; B. Júnior, Geraldo; Paiva, Anselmo C. de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21333, 2026)
A segmentação automática do pâncreas em Tomografias Computadorizadas abdominais é uma tarefa desafiadora devido à variabilidade anatômica e ao baixo contraste do órgão. Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado profundo estruturado em três etapas: (1) filtragem de fatias irrelevantes com uma Rede Neural Convolucional, (2) detecção da região de interesse via atlas probabilístico e (3) segmentação final utilizando um ensemble de redes convolucionais e baseadas em Transformer. Os experimentos alcançam uma pontuação média de Dice de 78,55%. Os resultados demonstram desempenho competitivo em relação a métodos recentes de segmentação do pâncreas, combinando pré-processamento e técnicas robustas de aprendizado profundo.