Ensemble Ponderado de Deep Learning para Segmentação de Lesões Mamárias em Ultrassonografia - Ribeiro, Neilson P.; Soares Filho, Celso L. S.; Teles, Felipe R. S.; Amorim, Marcos R. A.; Diniz, João O. B.; Paiva, Anselmo C. de; Silva, Aristófanes C.; C. Filho, Antonio O. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21356, 2026)
O câncer de mama é uma das principais causas de mortalidade entre mulheres no mundo, tornando o diagnóstico precoce fundamental para o aumento das taxas de sobrevida. Nesse contexto, a segmentação automática de lesões em imagens de ultrassonografia constitui uma tarefa desafiadora devido ao ruído speckle, baixo contraste e alta variabilidade morfológica. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em ensemble ponderado das arquiteturas U-Net++, DeepLabV3+ e Swin-UNet, explorando características complementares para aumentar a robustez das predições. Avaliado na base BUS-BRA (INCA), o método alcançou IoU de 85,62% e Dice de 93,17%, superando resultados previamente reportados na literatura. Os resultados indicam que a estratégia de ensemble melhora a qualidade da segmentação, mostrando potencial como ferramenta de apoio clínico.