Banca de QUALIFICAÇÃO: PAULO VICTOR SALES DOS SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PAULO VICTOR SALES DOS SANTOS
DATA: 04/09/2025
HORA: 14:00
LOCAL: meet.google.com/zfr-djmi-xpr
TÍTULO: U-Net-EL: Um Método Baseado em U-Net e Aprendizado Precoce para Segmentação de Imagens Histopatológicas de Mama
PALAVRAS-CHAVES: Câncer de mama; Early Learning; U-NET
PÁGINAS: 30
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

O câncer de mama afetou aproximadamente 66 em cada 100.000 mulheres entre 2023 e 2025, tornando-o o tipo de câncer mais comum entre as mulheres em todo o mundo. A detecção precoce continua sendo um fator crucial para o tratamento bem-sucedido e a melhoria dos resultados para as pacientes. Entre as várias técnicas de diagnóstico, a imagem histopatológica desempenha um papel fundamental na identificação e classificação precisas do câncer de mama. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi desenvolver um novo método de segmentação adaptado para análise de tecido histopatológico, com foco em estruturas como tumores, estroma, linfócitos e outros componentes relevantes. A abordagem proposta, denominada Early Learning, foi projetada para aprimorar o processo de treinamento de redes neurais profundas, introduzindo feedback de segmentação nas camadas iniciais da arquitetura. Este método visa aumentar a eficiência do treinamento e a precisão da segmentação. Os resultados experimentais demonstraram um desempenho promissor, alcançando um Intersection over Union (IoU) de 0,6703 e um Dice Similarity Coefficient (DSC) de 0,7099. A integração do Early Learning na arquitetura U-Net provou ser eficaz, reforçando seu potencial para auxiliar no diagnóstico do câncer de mama e apoiar a tomada de decisões histopatológicas.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1126212 - ANTONIO OSEAS DE CARVALHO FILHO
Interno - 2025063 - ROMUERE RODRIGUES VELOSO E SILVA
Externo ao Programa - 2025885 - FLÁVIO HENRIQUE DUARTE DE ARAÚJO