Explicabilidade agnóstica baseada em Visão Computacional aplicada a imagens médicas.

• Processo: 25/06148-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 15 de julho de 2025
• Data de Término da vigência: 14 de novembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: Ayrton da Costa Ganem Filho
• Supervisor: Thierry Urruty
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Université de Poitiers, França
• Vinculado à bolsa: 24/13315-4 - Visão computacional na análise de câncer de lábio: Aumento da confiabilidade de diagnóstico com uso de Explainable Artificial Intelligence., BP.IC
• Assunto(s): Visão computacional Aprendizagem profunda Inteligência artificial explicável Neoplasias de cabeça e pescoço Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Computer Vision | Deep Learning | Explainable Artificial Intelligence | head and neck cancer | Medical imaging | Inteligência Artificial

Resumo

O avanço das técnicas de Visão Computacional, especialmente com Redes Neurais Convolucionais (CNNs), possibilitou diagnósticos médicos mais rápidos e precisos. No entanto, a falta de interpretabilidade desses modelos limita sua adoção clínica devido à ausência de transparência - algo particularmente crítico no diagnóstico de câncer de cabeça e pescoço. Este projeto propõe o desenvolvimento e a aplicação de modelos agnósticos de Inteligência Artificial Explicável (XAI) para imagens médicas, com o objetivo de comparar diferentes técnicas e diversas arquiteturas de Visão Computacional a fim de aumentar a transparência e a confiança na tomada de decisão clínica. Técnicas como Grad-CAM, LIME, SHAP e LRP serão aplicadas e comparadas tanto quantitativa quanto qualitativamente, utilizando conjuntos de fotografias clínicas do Brasil e da Université de Poitiers. O projeto visa investigar a generalização das técnicas propostas em diferentes tipos de câncer e formatos de imagem, fortalecendo sua versatilidade, escalabilidade e, consequentemente, sua aplicabilidade clínica no Brasil. A colaboração internacional proporcionará acesso a infraestrutura avançada - incluindo tanto conjuntos de dados quanto equipamentos analíticos - com impacto considerável no andamento do projeto e em sua aplicabilidade no mundo real, tornando a contribuição do grupo estrangeiro essencial.