Utilização de redes neurais para segmentação e classificação de tumores cerebrais

Resumo

Introdução: O diagnóstico preciso de tumores cerebrais representa um dos maiores desafios da neuroimagem moderna, sendo fundamental para definir estratégias terapêuticas e prognósticos clínicos. Diante da complexidade morfológica dos tumores, a análise manual de imagens por especialistas está sujeita a variabilidades subjetivas, além de demandar tempo e experiência. Nesse cenário, as redes neurais artificiais, especialmente as redes neurais convolucionais (CNNs), emergem como ferramentas computacionais promissoras para a segmentação e classificação automatizada de tumores cerebrais em imagens de ressonância magnética (RM) e tomografia computadorizada (TC). Essas técnicas são capazes de identificar características visuais sutis que muitas vezes escapam à percepção humana, possibilitando diagnósticos mais rápidos, padronizados e precisos. Objetivo: O presente trabalho tem como objetivo revisar os principais avanços e aplicações do uso de redes neurais na segmentação e classificação de tumores cerebrais, destacando seus benefícios, desafios e impacto clínico.