Deteção de tumores cerebrais utilizando LSTM - Sai Suneel, A.;Saraswathi Bai, V.
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Estudos recentes mostraram que os modelos de aprendizagem profunda são capazes de proporcionar benefícios significativos para a análise de imagens médicas. Quando se utiliza o LSTM para a deteção de tumores cerebrais, os dados de entrada sequenciais, como exames de ressonância magnética ou dados de séries temporais de pacientes , são normalmente introduzidos no modelo LSTM. O modelo aprenderia então com os padrões sequenciais e utilizaria esse conhecimento para classificar a presença ou não de um tumor cerebral. O nosso modelo aproveita as dependências temporais dos dados de imagiologia médica…mehr

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Produktbeschreibung
Estudos recentes mostraram que os modelos de aprendizagem profunda são capazes de proporcionar benefícios significativos para a análise de imagens médicas. Quando se utiliza o LSTM para a deteção de tumores cerebrais, os dados de entrada sequenciais, como exames de ressonância magnética ou dados de séries temporais de pacientes , são normalmente introduzidos no modelo LSTM. O modelo aprenderia então com os padrões sequenciais e utilizaria esse conhecimento para classificar a presença ou não de um tumor cerebral. O nosso modelo aproveita as dependências temporais dos dados de imagiologia médica para melhorar a precisão e a robustez na deteção de tumores. O modelo LSTM tem um desempenho melhor do que os métodos tradicionais , conforme demonstrado pelos nossos resultados. Isto resulta numa elevada precisão e em informações valiosas sobre a região do tumor detectado. Além disso, exploramos a interpretabilidade dos LSTMs e a potencial integração com informações clínicas para melhorar o diagnóstico e o planeamento.
Autorenporträt
Dr. A. Sai Suneel arbeitet derzeit als Assistenzprofessor in der Abteilung für Elektronik und Kommunikationstechnik und Frau V. Saraswathi Bai arbeitet derzeit als Assistenzprofessorin in der Abteilung für CSE an der School of Engineering and Technology, Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam, Tirupati.