Comparação de arquiteturas CNNs e transformers na triagem automatizada de retinopatia diabética - Leite, Danilo; Mendes, Roberto; Custódio, Arthur; Veloso, Alline; Ferraz, Sabrina; Ramalho, Mateus; Câmara, José; Moraes, Ronei (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
Objetivo: comparar CNNs e Transformers na triagem automatizada de retinopatia diabética (RD) com o BRSET. Método: tarefa binária em 16.266 imagens; pipeline padronizado, aumento de dados, validação cruzada estratificada (5-fold) e teste independente; métricas: acurácia, precisão, sensibilidade, F1 e Kappa. Resultados: o ConvNeXtV2 obteve melhor equilíbrio entre sensibilidade e precisão (Accuracy=0,981; F1=0,848; Kappa=0,838), superando EfficientNetV2M e MaxViT; o SwinV2 apresentou o pior desempenho. Conclusão: O método ConvNeXtV2 mostrou desempenho mais consistente, sugerindo que a escolha deve considerar a natureza das lesões e a representação espacial para maximizar a sensibilidade.