Avaliando o impacto de mecanismos de atenção na classificação automática de tumores cerebrais
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1276Palavras-chave:
Redes Neurais Convolucionais, Aprendizado Profundo, Tumor CerebralResumo
Objetivo: Comparar um modelo convencional de rede neural convolucional e sua versão melhorada com atenção. Método: Treinamos ambos os modelos no mesmo conjunto de dados contendo imagens de gliomas, meningiomas, adenomas pituitários e imagens não tumorais; em seguida, comparamos os modelos usando abordagens interpretáveis, destacando as regiões usadas para suas previsões. Resultados: Nossa análise descobriu que o modelo com realce de atenção focou mais nas regiões tumorais, com 99% de acurácia. Conclusão: O resultado desta pesquisa sublinha a importância da exploração contínua de características avançadas de redes neurais para elevar os padrões de precisão diagnóstica e eficiência na prática médica.
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