Classificação de Lesões de Pele com Vision Transformer e Explainable AI (XAI)

Na dermatologia diagnóstica assistida por computador, a precisão matemática não é suficiente se os profissionais de saúde não puderem validar os critérios visuais utilizados pelo algoritmo. O diagnóstico diferencial de lesões dermatológicas, como a distinção entre nevos benignos e melanomas malignos, exige modelos que ofereçam tanto alto índice de acerto quanto interpretabilidade clínica. A convergência entre Vision Transformers (ViT) e Inteligência Artificial Explicável (XAI) estabelece o novo padrão técnico para essa classe de problemas críticos.

Limitações das CNNs e a Vantagem dos Vision Transformers

Historicamente, redes neurais convolucionais (CNNs) dominaram tarefas de visão computacional através de campos receptivos locais. Contudo, lesões dermatológicas frequentemente apresentam características diagnósticas globais: simetria axial, bordas periféricas dinâmicas e distribuição cromática espaçada.

O Vision Transformer (ViT) divide imagens dermatológicas em patches discretos e processa as relações espaciais via mecanismos de autoatenção (Self-Attention). Isso permite capturar dependências de longo alcance em toda a superfície da lesão desde as camadas iniciais da rede, superando vieses locais comuns em arquiteturas puramente convolucionais.

Pipeline Técnico em Python: Da Carga ao Mapa de Atenção

Para implementar uma solução robusta utilizando bibliotecas como torch, torchvision e timm, organizamos o fluxo em módulos bem definidos: normalização de artefatos, extração de representações com ViT e mapeamento explicativo.

python
import torch
import torch.nn as nn
import timm

class SkinLesionViT(nn.Module):
def init(self, numclasses=2, pretrained=True):
super(SkinLesionViT, self).init()
# Carregamento do ViT-Base com patches de 16×16
self.model = timm.createmodel(
‘vitbasepatch16224′,
pretrained=pretrained,
numclasses=num_classes
)

def forward(self, x):
    return self.model(x)

def get_last_selfattention(self, x):
    # Extração dos pesos de atenção da última camada de encoder
    return self.model.blocks[-1].attn.get_attention_map(x)

Integrando Explainable AI (XAI) ao Diagnóstico

Como especialista em IA voltada a sistemas críticos, vejo com frequência projetos com acurácia elevada falharem na adoção clínica pela ausência de transparência. Para mitigar esse gargalo, métodos de interpretabilidade como Attention Rollout e Integrated Gradients traduzem o fluxo interno de tensores em mapas visuais de calor correspondentes à derme analisada.

O Attention Rollout rastreia a propagação das ativações através de todos os blocos do transformer, gerando uma máscara visual que evidencia exatamente quais quadrantes da lesão (bordas irregulares, variação de pigmento ou estruturas vasculares) foram determinantes para o cálculo da classe prevista.

python
def computeattentionrollout(attentions, discardratio=0.9):
“””
Calcula o Attention Rollout acumulado ao longo das camadas do ViT.
“””
result = torch.eye(attentions[0].size(-1))
with torch.nograd():
for attention in attentions:
# Médias das atenções entre as cabeças (heads)
attnheadsfused = attention.mean(axis=1)
# Adiciona matriz identidade para considerar conexões residuais
I = torch.eye(attnheadsfused.size(-1))
a = (attnheadsfused + I) / 2
a = a / a.sum(dim=-1, keepdim=True)
result = torch.matmul(a, result)

mask = result[0, 0, 1:]
width = int(mask.size(-1)**0.5)
mask = mask.reshape(width, width).numpy()
return mask

Fluxo de Validação e Métricas Específicas

Modelos dermatológicos operam sobre bases de dados historicamente desbalanceadas (como ISIC ou HAM10000). O processo de engenharia requer:

1. Tratamento de Artefatos Dermatoscópicos: Algoritmos de pré-processamento para remoção de pelos via filtros morfológicos (ex: Dull Razor) antes do input no ViT.
2. Função de Perda Ponderada: Emprego de Focal Loss ou Weighted Cross-Entropy para compensar a baixa incidência de lesões malignas raras frente a queratoses seborreicas ou nevos comuns.
3. Auditoria de Interpretabilidade: Verificação sistemática para garantir que o modelo não está atribuindo peso preditivo a réguas de medição, sombras de vinheta ou marcas de caneta dermatológica presentes nas bordas das imagens.

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