Aprimorando a classificação automática de tumores cerebrais com técnicas de aprendizado profundo
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1253Palavras-chave:
Aprendizado Profundo, Classificação Automática, Tumores cerebraisResumo
A precisão na classificação automática de tumores cerebrais desempenha um papel determinante para a confiabilidade do método para aplicações na saúde. Erros de
classificação podem resultar em diagnósticos imprecisos, levando a abordagens inadequadas e potencialmente prejudiciais. Objetivo: Propor uma abordagem visando minimizar erros de classificação. Método: Desenvolvemos um modelo de rede neural convolucional em duas etapas: primeiro, quatro modelos binários para tumores que apresentam maiores desafios de diferenciação; depois, um modelo Ensemble para classificação multiclasse. Adicionalmente, empregamos uma técnica para interpretar as previsões dos modelos e identificar as regiões de interesse nas imagens médicas. Resultados: Os resultados demonstram que a abordagem proposta alcança uma acurácia de 98%. Conclusão: Este trabalho trouxe contribuições para a aplicação de aprendizado profundo na classificação de tumores cerebrais, destacando a importância de abordagens transparentes e robustas para garantir precisão e segurança nas previsões.
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