Detecção e classificação de tumores cerebrais baseada em MRI: Uma revisão de métodos de IA e aprendizado de máquina

Um dos maiores problemas de saúde em todo o mundo, claramente evidenciado pelos tumores cerebrais, é a detecção precoce de problemas. Fazer a escolha certa é muito importante para o tratamento. As ressonâncias magnéticas são particularmente boas em ajudar a perceber a forma e a estrutura dos tumores cerebrais. De qualquer forma, esquemas diagnósticos tradicionais que dependem da interpretação manual consomem tempo e são vulneráveis a erros de origem meticulosa. Este artigo explora os avanços recentes da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (AM) para automatizar a detecção e a previsão de tumores cerebrais em imagens de ressonância magnética. Enfatiza, em particular, os padrões de aprendizado profundo, redes neurais convolucionais (CNNs) e o Xception, cuja precisão é. Do início ao fim, não devem deixar vestígios. Esses pontos destacam certas etapas antes da análise, como a extração do crânio ou a normalização de dados. Eles também ilustram diferentes tipos de adição de informações ao processo de aprendizado para lidar com previsões excessivas e mais instâncias de exemplo. Também discute medidas de avaliação de desempenho e problemas, como o custo computacional associado ao processamento de grandes volumes de dados e viés virulento de conjuntos de exemplos de certas regiões. Considerando essas restrições, os sistemas baseados em IA sugerem a construção de uma ponte entre o desenvolvimento de algoritmos e sua aplicação prática. Assim, podemos melhorar a confiabilidade diagnóstica, a eficiência e os melhores resultados para pacientes de neuro-oncologia.