Classificação de Tumores Cerebrais em Imagens de Ressonância Magnética - Moreira, Andressa G.; Santos, Stefane A. dos; Oliveira, Michele F. de; Paula Júnior, Iális C. de; Assis, Débora F. de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2024: Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2024.2396, 2024)
O câncer de cérebro é caracterizado pelo desenvolvimento de tumores cerebrais malignos. Dessa forma, a detecção precoce é crucial para a sobrevivência dos pacientes. Os avanços em Inteligência Artificial (IA) têm aprimorado a análise de imagens médicas. Entretanto, a classificação de tumores cerebrais ainda é uma tarefa desafiadora. Neste estudo, é utilizada a técnica de transfer learning para classificar os tipos de tumores cerebrais em Meningioma, Glioma, Hipofisário e casos sem tumor, a partir de imagens de ressonância magnética. Para isso, são empregadas as arquiteturas AlexNet, DenseNet201, EfficientNetB7, MobileNetV2 e ResNet50. A rede EfficientNetB7 obteve os resultados mais promissores, alcançando 97,68% para a acurácia de teste.