Análise do Impacto de Dados Sintéticos para Modelos Segmentadores de Pólipos Adenomatosos em Colonoscopia - Neves, Lucas Lima; Barbosa Junior, Adalberto Ferreira; Franco, Ricardo Augusto Pereira (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
O auxílio a diagnóstico precoce do câncer colorretal, com sistemas de aprendizado profundo em colonoscopia, é comumente limitado pela escassez de dados anotados. Este estudo analisa o impacto da inclusão de dados sintéticos no treinamento de dez encoders de diferentes arquiteturas para a segmentação de pólipos. Os resultados demonstram melhorias consistentes, porém variando conforme o tamanho e a complexidade da rede: o incremento no IoU Global situou-se entre 1,5% e 4,8%, enquanto o Coeficiente Dice cresceu entre 2,7% e 5,6%. Os achados reforçam a eficácia dos dados sintéticos na ampliação de conjuntos de treinamento e evidenciam como diferentes arquiteturas interagem com dados gerados para aprimorar sistemas de apoio ao diagnóstico.