Avaliação da Generalização e do Fine-Tuning de Modelos Fundacionais e Redes Neurais Convolucionais na Segmentação de Células Cervicais - Henriques, Lucas Monteiro; Santos, Bruna Luiza Martins; Barbosa, Franciele Alves; Gomides, Mayara Kalita Moura; Silva, Mateus Amaral da; Pires, Pedro Henrique Gonçalves; Marotta, Cauan Carvalho; Ferreira, Leonardo Augusto; Xavier, Marcelo Antonio Pascoal; Caminhas, Walmir Matos; Guimarães, Frederico; Campos, Andrea G. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A capacidade de identificar e segmentar objetos de forma universal é um pilar da Inteligência Artificial contemporânea, impulsionando setores como a robótica e as ciências biológicas. Com o intuito de simplificar a análise de imagens médicas e reduzir a necessidade de intervenção especializada, este estudo implementou fluxos de trabalho nas bases de dados patológicas Cervical Cancer Dataset (CCD) e Center for Recognition and Inspection of Cells (CRIC). A metodologia incluiu o uso de modelos em estado-da-arte, como o Medical Segment Anything Model (MedSAM) e o Cellpose integrado ao Segment Anything Model (SAM), além de técnicas de agrupamento espacial para o recorte das imagens em escala de célula individual (single-cell) ou em grupos, dependendo da distância entre os núcleos. Os resultados demonstram que a integração de modelos fundacionais com ajustes específicos permite uma avaliação criteriosa de diferentes arquiteturas e a identificação dos modelos mais eficientes para o rastreio do câncer cervical.