Generalização de um classificador de Alzheimer em imagens de ressonância magnética para um banco de dados independente utilizando Transfer Learning - Monteiro, Bruno Porto; Panza, Gabriel Justino; Ramos, Taiane Coelho (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
Modelos de Aprendizado Profundo (AP) têm sido propostos para auxílio ao diagnóstico de Alzheimer em imagens de Ressonância Magnética (MRI), alcançando altas taxas de acurácia quando avaliados no mesmo conjunto de dados. No entanto, quando aplicados a conjuntos externos, esses modelos não conseguem generalizar o aprendizado, tornando-se inviáveis na prática clínica. Esse problema é especialmente relevante quando hospitais substituem seus equipamentos de MRI por modelos mais novos, de outras marcas ou potências distintas. Nesse cenário, mesmo que já exista um modelo treinado no equipamento anterior, ele não pode ser reutilizado no novo, e o volume reduzido de dados coletados no equipamento novo é insuficiente para treinar um novo modelo do zero. Para lidar com esse desafio, este trabalho propõe o uso de Transfer Learning (TL) combinado com aumento de dados baseado na física de aquisição de MRI: a partir de um modelo com bom desempenho em um banco de dados extenso (ADNI), realizamos o ajuste fino para um banco de dados menor e independente (OASIS). O modelo adaptado por TL alcançou 89% de acurácia, representando um ganho de 18 pontos percentuais em relação ao modelo treinado diretamente no conjunto OASIS.