MIT-Net: Arquitetura Híbrida Transformer–U-Net para Segmentação de Lesões Mamárias em Ultrassom - Freitas, Leandro Iglesias Moura de; Silva, Aristófanes Correa; Lopes, Anderson Silva (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
O câncer de mama é a neoplasia mais incidente entre mulheres em 157 países, e o diagnóstico precoce é o principal determinante do prognóstico. A ultrassonografia ocupa papel central no rastreamento, mas a delimitação manual de lesões é lenta, subjetiva e sujeita a variabilidade inter-observador significativa, devido ao ruído speckle e a artefatos acústicos. Este trabalho propõe a MIT-Net, uma arquitetura híbrida encoder-decoder que combina o encoder MiT-B5, pré-treinado no ImageNet-1k [Deng et al. 2009], com um decoder customizado inspirado na U-Net, com upsampling progressivo e conexões residuais. Avaliada no conjunto de dados BUSI com 647 imagens anotadas, a MIT-Net alcançou coeficiente Dice de 90,03 % (± 1,22) e IoU de 84,18 % (± 1,57).