Impacto do balanceamento e regularização na segmentação semântica de imagens histopatológicas - Paraíso, Eduardo; Machado, Alexei (Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 2025)
Este estudo investiga o impacto do balanceamento de classes e da regularização na melhoria da concordância de diagnósticos baseados em imagens histológicas. Modelos U-Net aplicados na análise de biópsias de câncer de próstata, por exemplo, mostram que o balanceamento de classes, combinado com funções de perda tradicionais, aumenta a concordância das imagens em até 6 pontos percentuais. A combinação de balanceamento com Focal Loss eleva o acordo de classificação em média 13 pontos percentuais, em comparação com o uso de datasets desbalanceados com funções de perda tradicionais. Um estudo de caso sobre a diferenciação entre os padrões Gleason 3 e 4 ilustra a utilidade das técnicas em decisões clínicas e no prognóstico de pacientes com câncer de próstata.