Modelo multi-task para classificação e segmentação de tumores cerebrais
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1296Palavras-chave:
Inteligência Artificial, Neoplasias Encefálicas, Aprendizado ProfundoResumo
Objetivo: Validar se um modelo multi-task (MTL) para classificação e segmentação de tumores cerebrais é superior a um single-task (ST). Método: a arquitetura do modelo é constituída de um encoder, que se bifurca em uma fully connected (classificação) e um decoder (segmentação). Para o ST, apenas a ramificação de classificação foi considerada. Ambos foram treinados utilizando a abordagem de 5-fold cross validation com os datasets SARTAJ e Figshare. Resultados: O MTL alcançou acurácia de 95.99% ± 0.70% em comparação com 95.87% ± 1.01% do ST. Conclusão: Ambos os modelos apresentaram desempenhos semelhantes, entretanto o MTL revelou algumas vantagens, como uma maior estabilidade de métricas, resultado do desvio padrão menor em todas as métricas. Em relação à literatura, o MTL obteve uma acurácia de apenas 3% abaixo do melhor modelo entre os analisados, e também apresentou um número significativamente menor de parâmetros, com até 187 vezes.
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