Classificação de Graus ISUP em Imagens Histopatológicas de Próstata utilizando EfficientNet e Aprendizado com Perda Ordinal Focal - Rodrigues, Woshington V. S.; Borges, Armando L.; Araújo, Jose D.; Diniz, João O. B.; C. Filho, Antonio O. (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH), 2026)
A avaliação histopatológica manual do câncer de próstata em WSIs está sujeita a variabilidades interobservador e intraobservador. Para mitigar esse problema, este trabalho propõe a classificação automática dos grupos de graus ISUP utilizando Redes Neurais Convolucionais. A metodologia utilizou o dataset PANDA , aplicando a redução de ruído por entropia e a extração de patches. Os modelos EfficientNet (B0, B3 e B7) foram treinados com a função Ordinal Focal Loss para preservar a progressão da doença e mitigar o desbalanceamento das classes. O melhor modelo foi EfficientNet-B0 que alcançou kappa quadrático de 0,856 e acurácia de 66,9%. A abordagem preservou a integridade ordinal dos graus, tornando pouco frequentes os erros extremos e demonstrando sua viabilidade clínica.