Ferramenta teve precisão de 99,75% na identificação de quatro categorias, sendo três tumores e o cérebro saudável. Programa consegue identificar diferentes tipos de tumores no cérebro com ajuda de I.A.
Uma pesquisa de iniciação científica realizada no curso de Ciência da Computação da Universidade Federal de Alfenas (Unifal-MG) desenvolveu uma ferramenta com inteligência artificial (IA) que pode ajudar no diagnóstico de tumores cerebrais.
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A ferramenta é capaz de fazer a classificação de tumores cerebrais a partir de imagens de ressonância magnética e, no estudo, alcançou uma precisão de 99,75% na identificação de quatro categorias, sendo três tumores – glioma, meningioma, adenoma de hipófise – e cérebro saudável.
“O intuito desse trabalho é fornecer uma ferramenta para auxiliar os profissionais da saúde a realizar o diagnóstico de tumores cerebrais obtendo um resultado mais preciso”, afirmou o pesquisador Lucas Ferreira.
IA desenvolvida em pesquisa da Unifal ajuda a diagnosticar tumores cerebrais
Unifal/Divulgação
A pesquisa utilizou uma rede pré-treinada e fez o ajuste de quase seis milhões de parâmetros com base em um banco de dados de ressonâncias magnéticas.
O projeto utilizou deep learning (aprendizado profundo) para extrair características relevantes de cada uma das categorias catalogadas e alimentou o a IA para que ela fizesse a classificação.
Após um treinamento com mais de cinco mil imagens, o aplicativo foi testado fazendo a análise de 1.311 imagens.
“Essas imagens não tem o corte do mesmo jeito, na mesma dimensão, às vezes é horizontal, às vezes é vertical, então a gente tem vários tipos de corte do cérebro para poder fazer esse tipo de análise. Então, dessas 1.300 que a gente fez, essa rede errou só um”, disse a professora Ângela Leite Moreno, orientadora do projeto.
rofessores Ricardo Salgado e Ângela Moreno e o aluno Lucas Ferreira participam de pesquisa que usa IA no diagnóstico de tumores cerebrais
Dicom/UNIFAL-MG
A ferramenta trabalha com as chamadas redes convolucionais, que funcionam de forma parecida com a visão humana no reconhecimento de objetos.
“Ao olharmos para algo novo, primeiro percebemos formas simples, como linhas e cores, e, à medida que focamos mais, conseguimos identificar detalhes complexos até reconhecermos o que estamos vendo. Da mesma forma, essas redes analisam imagens de ressonância magnética, começando por características básicas até identificarem padrões específicos que ajudem a distinguir as imagens entre diferentes tipos de tumores cerebrais e cérebros saudáveis”, explica Ferreira.
A universidade já começou as tratativas para registrar a patente do software para que seja disponibilizado exclusivamente para hospitais.
“A nossa ideia não é em nenhum momento substituir médico, é auxiliar para ter um diagnóstico mais preciso dessas doenças”, disse a pesquisadora.
O próximo passo da pesquisa será criar uma ferramenta que permita monitorar a evolução dos tumores cerebrais diagnosticados e avaliar os efeitos dos tratamentos aplicados nos pacientes. Para isso, a pesquisadora está formando uma parceria com o Hospital das Clínicas da USP de Ribeirão Preto e com um pesquisador de engenharia elétrica da Unesp de Ilha Solteira.
“A gente só identificar não é o suficiente. A gente precisa saber se o tratamento tá sendo eficaz, não tá sendo eficaz”, afirmou Ângela.
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