Uma nova abordagem de aprendizagem profunda para a deteção de tumores cerebrais

Os tumores cerebrais constituem um obst culo consider vel no dom nio dos cuidados de sa de, exigindo um diagn stico preciso e r pido para se conseguir uma terapia eficaz e melhorar os resultados dos doentes. A Resson ncia Magn tica (RM) e a Tomografia Computorizada (TC) s o t cnicas cruciais para a identifica o de tumores cerebrais, sendo que cada uma delas apresenta vantagens nicas. No entanto, a depend ncia exclusiva de uma modalidade pode restringir a precis o do diagn stico. Este projeto apresenta um novo m todo que integra exames de RM e TC para melhorar a dete o e categoriza o de tumores cerebrais. Ao utilizar uma Rede Neural de Convolu o de 13 camadas e algoritmos de fus o de imagens, a nossa abordagem procura combinar as vantagens de ambas as modalidades, reduzindo as suas respectivas desvantagens. O fluxo de trabalho consiste em carregar exames de RM e TC numa interface, onde uma Rede Neural Convolucional (CNN) aplica o algoritmo de fus o de imagens no backend. O resultado da classifica o revela a exist ncia, natureza ou aus ncia de um tumor. Al m disso, os resultados podem ser obtidos atrav s de um site ou aplicativo m vel, tornando mais f cil e mais eficaz para os profissionais de sa de para diagnosticar pacientes. Esta pesquisa tem como objetivo aumentar a efici ncia e a precis o da classifica o de c rebros.