Recuperação de Imagens de Lesões de Pele com Mitigação de Viés
Nome: HUMBERTO GIURI CALENTE
Data de publicação: 12/08/2026
Banca:
Nome |
Papel |
|---|---|
| DIEGO ROBERTO COLOMBO DIAS | Examinador Interno |
| GUILHERME PALERMO COELHO | Examinador Externo |
| RENATO ANTONIO KROHLING | Presidente |
Resumo: Sistemas de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (CBIR) são ferramentas
eficazes para o suporte à decisão clínica em dermatologia, permitindo a localização de
casos historicamente semelhantes. Apesar de sua utilidade, esses sistemas enfrentam o
desafio do viés algorítmico, no qual a sub-representação de diferentes tons de pele pode
distorcer os resultados e comprometer a equidade dos diagnósticos. Nesta dissertação,
foi desenvolvido um sistema de CBIR médico com mitigação de viés integrada, que
atua tanto na extração de características quanto no ranqueamento dos resultados. A
arquitetura proposta utiliza o método Debiasify, fundamentado em autodestilação para
gerar descritores com viés mitigado, em conjunto com o método de tomada de decisão
multicritério TOPSIS. Essa abordagem reformula a recuperação de imagens como um
problema de decisão, permitindo que a lista final de resultados equilibre a similaridade
visual com a equidade demográfica (representatividade de tons de pele). Para avaliar a
metodologia, foram realizados experimentos em três bases de dados de lesões de pele: PAD-
UFES-20, composta por imagens capturadas por meio de smartphones, Fitzpatrick17k, um
benchmark de maior escala, e MRA-MIDAS, com imagens coletadas de forma prospectiva.
Os resultados mostram que o efeito do Debiasify sobre o desempenho e a equidade depende
das características da base de dados, enquanto o TOPSIS reduziu consistentemente o
desequilíbrio representativo das listas, com pequenas variações nas métricas de recuperação
quando aplicado aos mesmos descritores.
