Detecção da Psoríase Utilizando Visão Computacional: Uma Abordagem Comparativa Entre CNNs e Vision Transformers - Lucena, Natanael; Silva, Fabio S. da; Rios, Ricardo (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2025: Anais do LII Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2025.7332, 2025)
Esse artigo apresenta uma comparação de desempenho de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Vision Transformers (ViTs) na tarefa de multiclassificação de imagens contendo lesões de psoríase e de enfermidades similares a essa doença. Modelos pré-treinados no ImageNet foram adaptados a um conjunto de dados específico. Ambos alcançaram métricas preditivas elevadas, mas os ViTs se destacaram por apresentarem desempenho superior com modelos menores. O Dual Attention Vision Transformer-Base (DaViT-B) obteve os melhores resultados, com um f1-score de 96,4%, e é recomendado como a arquitetura mais eficiente para detecção automatizada de psoríase. Esse artigo reforça o potencial dos ViTs para tarefas de classificação de imagens médicas.