Classificação Automática de Tecidos do Microambiente Tumoral no Câncer Gástrico com Ensemble por Stacking - Barbosa, François F. R.; Silva, Ivan S.; Veras, Rodrigo M. S.; Borges, Rodrigo N.; Ramos, Isaac S. S.; Recamonde-Mendoza, Mariana (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
O câncer gástrico permanece como uma importante causa de mortalidade relacionada ao câncer, e a caracterização do Microambiente Tumoral (Tumor Microenvironment – TME) é essencial para o prognóstico e o planejamento terapêutico. No entanto, a heterogeneidade morfológica dos tecidos gástricos ainda impõe desafios à classificação automatizada, mesmo diante dos avanços em Deep Learning (DL). Este estudo propõe um ensemble por empilhamento (stacking) de modelos de DL para a classificação multiclasse de tecidos do TME em imagens histopatológicas H&E, utilizando o dataset HMU-GC-HE-30K. Oito arquiteturas pré-treinadas foram empregadas como modelos base e suas predições foram combinadas por um meta-modelo MLP, capaz de aprimorar as fronteiras de decisãoao aprender uma combinação não linear das predições dos modelos base. Técnicas de aumento de dados e aprendizado por transferência foram adotadas para mitigar limitações do conjunto de dados e aumentar a capacidade de generalização. Os resultados indicam que o stacking ajustado superou estatisticamente o baseline alcançando 81,3% de F1-score, superando os modelos individuais e sugerindo maior robustez na distinção de classes teciduais complexas. Assim, o método demonstra potencial para apoiar a decisão em patologia digital.