Classificação Ordinal de Lesões de Cárie Cavitadas e Não Cavitadas em Fotografias da Superfície Oclusal Baseada no ICDAS com Transfer Learning - Dantas, Ana Larissa Teixeira; Cunha, Jadiel Silva da; Pereira, Julyana Raab; Neves, Beatriz Gonçalves; Silva, Bruno Riccelli dos Santos; Manso, Adriana Pigozzo; Franco, Wellington; Rodrigues, Lidiany Karla Azevedo (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A subjetividade do diagnóstico visual da cárie compromete a reprodutibilidade clínica. Este estudo avaliou a classificação ordinal da severidade (ICDAS) em 356 imagens, utilizando Transfer Learning com dez arquiteturas convolucionais pré-treinadas no ImageNet e decomposição de Frank e Hall. Comparou-se a extração estática associada a modelos clássicos (SVM, MLP e RF) com o ajuste fino parcial. O comportamento preditivo variou conforme a complexidade arquitetural: redes profundas, como EfficientNetV2B3, exigiram a abordagem híbrida, enquanto as clássicas, como VGG19, otimizaram-se com ajuste fino (ambas com QWK ≈ 0,84; F1-Score > 81%). A convergência preditiva dessas estratégias atesta a viabilidade do telediagnóstico odontológico.