(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2026-06-16) Gaete, Victor Daniel Oliveira; Farias, Alexandre Rodrigues; Carvalho, Túlio Charles de Oliveira; http://lattes.cnpq.br/0249563467742892; http://lattes.cnpq.br/7892039987874375; http://lattes.cnpq.br/7149591090990465; Farias, Alexandre Rodrigues; Carvalho, Túlio Charles de Oliveira; Dias, Rosilene Nietzsch; Ferreira, José Hissa
Este trabalho apresenta uma análise comparativa entre redes neurais convolucionais e Transformers visuais aplicados à classificação binária de lesões mamográficas, conside rando massas e calcificações. Foram utilizados recortes de regiões de interesse, da base CBIS-DDSM como conjunto principal, com avaliação externa na base VinDr-Mammo. O desempenho dos modelos foi avaliado principalmente por meio da métrica ROC-AUC, com plementada por acurácia, precisão, sensibilidade, especificidade e F1-score. Os resultados indicam diferenças de desempenho entre os tipos de achado, com melhor desempenho geral na classificação de massas em comparação às calcificações. Além disso, observou-se que a generalização externa varia entre arquiteturas e tipos de lesão, evidenciando a importância da validação em bases independentes.