Abordagem Híbrida CNN-Mamba para Diagnóstico Computacional de Leucemias Agudas em Imagens Hematológicas - Morais, Gilclécio S.; Sousa, Gabriel C.; Claro, Maíla L.; Veras, Rodrigo M. S.; Valerio, Julian R.; Araújo, Selles G. F. C.; Gonçalves, Clésio A.; Silva, José C. J. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
A classificação automatizada de leucemias agudas por imagens de esfregaço sanguíneo é desafiadora devido à alta variabilidade morfológica causada por diferentes protocolos de coloração, dispositivos de aquisição e contextos multicêntricos. Embora Redes Neurais Convolucionais (CNNs) sejam eficazes na extração de características locais, apresentam limitações na modelagem de dependências espaciais globais em cenários heterogêneos. Este trabalho propõe uma arquitetura híbrida CNN–Mamba para classificação multiclasse utilizando o macro-dataset UNION, composto por 17 bases públicas e 3.157 amostras celulares. O modelo combina a extração local da MobileNetV2 pré-treinada com modelagem global baseada em Visual State Space Blocks (Mamba), permitindo capturar dependências estruturais com complexidade linear. O protocolo experimental incluiu validação cruzada estratificada, ponderação de classes e análise de 18 cenários controlados. O melhor modelo alcançou F1-score macro de 98, 6% e acurácia de 98, 7% em teste independente, superando baselines convolucionais e demonstrando maior robustez frente à heterogeneidade e à redução amostral. Os resultados indicam que arquiteturas híbridas CNN–State Space são uma alternativa promissora, escalável e robusta para sistemas de apoio ao diagnóstico hematológico assistido por inteligência artificial.