Wavelet Skip U-Net: Realce de Alta Frequência para Segmentação de Lesões de Retinopatia Diabética - Gonçalves, Lucas Araújo; Braz Junior, Geraldo; Almeida, João Dallyson Sousa de; Ferreira, Marcos Melo (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A retinopatia diabética (RD) é uma das principais causas de perda de visão em pacientes diabéticos, tornando essencial a detecção precoce de lesões, como exsudatos e hemorragias. Este trabalho propõe uma arquitetura de aprendizado profundo baseada em U-Net, que utiliza o encoder EfficientNet-B4 pré-treinado no ImageNet e um Módulo de Realce Wavelet na primeira skip connection. O objetivo é explorar a decomposição wavelet (DWT 2D - Haar) para capturar detalhes de bordas e texturas que facilitam a segmentação de pequenas lesões. Os experimentos realizados no dataset IDRiD demonstraram que a inclusão do módulo wavelet aumentou o coeficiente Dice de 62,3% para 65,1% na classe de hemorragia, no conjunto de teste, superando arquiteturas clássicas de segmentação (U-Net e DeepLabV3+)