Os neurodistúrbios representam uma carga considerável para a saúde global, frequentemente exigindo tratamento e diagnóstico precoces para evitar déficits cognitivos e motores irreversíveis. A segmentação do tecido cerebral é uma tarefa essencial na neurodiagnóstica devido à sua incapacidade de separar com precisão a matéria cinza, a matéria branca e o líquido cerebrospinal dentro de modalidades de imagem como ressonância magnética (MRI) e tomografia computadorizada (CT). Este artigo revisa o progresso das técnicas de segmentação de tecido cerebral, desde abordagens manuais e semi-automatizadas até algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Discute como essas metodologias contemporâneas aprimoram a qualidade da segmentação, abordam variações anatômicas difíceis e otimizam a precisão diagnóstica em doenças como Alzheimer, esclerose múltipla, trauma craniano e acidente vascular cerebral. Este trabalho de pesquisa compara paradigmas de aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprendizado profundo com base em suas vantagens, desvantagens e uso potencial em ambientes clínicos. Além disso, apresenta métodos híbridos e de conjunto que misturam abordagens convencionais e baseadas em IA para mitigar obstáculos como heterogeneidade de dados, limitações de anotação e interpretabilidade. Esta pesquisa detalha o potencial revolucionário do aprendizado de máquina em neuroimagem e, em última análise, busca facilitar o diagnóstico precoce, o planejamento de tratamento e a provisão de saúde individualizada para doenças neurológicas.
Kumar et al. (Ter,) estudaram essa questão.