OvaHybrid: Representação por Fusão de Canais e Classificação Explicável de Subtipos de Câncer de Ovário em Imagens Histopatológicas - Rates, Raphael S. R.; Cruz, Luana B. da; Diniz, João O. B. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21372, 2026)
O câncer de ovário é caracterizado por alta mortalidade e heterogeneidade de subtipos histológicos, o que desafia o diagnóstico precoce. Este trabalho apresenta o OvaHybrid, uma abordagem híbrida que integra processamento de imagens e extração de Deep Features para classificar subtipos de câncer de ovário em imagens histopatológicas. O método utiliza fusão de canais combinada a Deep Features para enriquecer a representação das características. A otimização de hiperparâmetros foi realizada utilizando o framework Optuna. A melhor configuração (ResNet50 + SVM) obteve acurácia de 97,96%, precisão de 98,13%, sensibilidade de 97,96%, especificidade de 98,95% e F1-score de 97,95%, indicando alta eficácia no diagnóstico.