Impacto do Aumento de Dados por Ruído Artificial para Classificação de Biópsias de Câncer de Estômago - Silva, Quézia P.; Machado, Alexei 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.2026.20492, 2026)
O câncer gástrico está entre as principais causas de morte por câncer no mundo. No entanto, a aplicação de modelos de aprendizado profundo para seu diagnóstico é frequentemente limitada pela escassez e desbalanceamento de dados rotulados. Este trabalho investiga o impacto de técnicas de aumento de dados baseadas em ruído artificial na classificação de imagens histopatológicas de biópsias gástricas. Foram avaliadas três arquiteturas de redes neurais profundas (InceptionV3, VGG16 e ResNet50) em cenários com e sem aumento de dados. Os resultados demonstram que o uso combinado de técnicas de aumento de dados melhora significativamente o desempenho dos modelos, embora o uso isolado de ruído artificial resulte em queda de desempenho.