Caracterização do Tecido Tireoidiano por Meio da Análise de Imagens Hiperespectrais Utilizando Aprendizagem Profunda - Baffa, Matheus de Freitas Oliveira; Felipe, Joaquim Cezar (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
A tipificação de tecidos tireoidianos é essencial para identificar anomalias celulares em biópsias, contribuindo para o diagnóstico de patologias da tireoide. Diferente das abordagens tradicionais de visão computacional, esta tese propõe uma metodologia inovadora baseada na interação da luz com o tecido, representada por espectros de intensidades, modelados como imagens hiperespectrais. Foram avaliadas seis abordagens, incluindo métodos tradicionais e profundos, com destaque para redes neurais convolucionais unidimensionais, que atingiram 97,60% de acurácia. Os resultados demonstram eficiência superior na detecção de patologias em comparação com análises convencionais, destacando o potencial para avanços na patologia moderna.