Ensemble Stacking de CNNs e Vision Transformers para Classificação de Anormalidades em Imagens Endoscópicas - Viana, Pedro da S.; Cruz, Luana B. da; Diniz, João O. B.; Sandes, Nelson C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2026.21592, 2026)
A análise massiva de exames endoscópicos sobrecarrega especialistas na identificação de anormalidades gastrointestinais. Para otimizar essa triagem, este trabalho propõe um método de classificação binária (normal e anormal) utilizando a base de imagens Kvasir V1. O método proposto engloba extração de Região de Interesse, Specular Highlights, Data Augmentation e Ensemble Stacking, integrando Redes Neurais Convolucionais e Vision Transformers. O modelo final alcançou 98,12% de acurácia, 98,15% de precisão, 98,12% de sensibilidade, 98,23% de especificidade e F1-score de 98,13%, destacando-se como uma robusta ferramenta de suporte ao diagnóstico médico.