Classificação Multi-Classe de Imagens Endoscópicas Gastrointestinais com GhostNetV3: Uma Abordagem Eficiente para Diagnóstico por Imagem - Leite, Beneilton Martins; Pessoa, Alexandre Cesar Pinto; Gomes, Carlos Eduardo Veras; Quintanilha, Darlan Bruno Pontes (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
Este trabalho explora o uso da arquitetura GhostNetV3 para a classificação multiclasse de imagens endoscópicas gastrointestinais, abordando a crescente necessidade de ferramentas de suporte ao diagnóstico clínico em ambientes com recursos computacionais limitados. A análise automática de exames do trato digestivo é fundamental para intervenções precoces, tornando essencial a implementação de metodologias automatizadas para auxiliar na triagem. Esta pesquisa utiliza o dataset HyperKvasir, com foco em um subconjunto de 16 classes clínicas, para treinar e avaliar o desempenho dessa rede convolucional leve e eficiente, ajustada a partir de pesos pré-treinados no ImageNet. Os resultados demonstram que a GhostNetV3 apresenta desempenho competitivo quando comparada a Vision Transformers significativamente maiores, evidenciando o potencial de CNNs compactas na classificação de patologias médicas sem a necessidade de infraestrutura computacional robusta. A aplicação da técnica de Random Erasing como estratégia de regularização resultou em um F1-Score Macro de 85,72% e um MCC de 91,29% utilizando apenas 8,1 milhões de parâmetros, demonstrando a eficácia e a eficiência da abordagem proposta.