Segmentação de metástases cerebrais usando aprendizagem profunda com sequências de RM ausentes: um estudo multicêntrico

Princípios

  • Em pessoas com metástases cerebrais, o modelo de desistência em nível de entrada (input-level dropout, ILD) detectou voxels metastáticos no cérebro com precisão equivalente à do modelo DeepLab V3 tendo um desempenho significativamente melhor na segmentação e gerando uma menor taxa de falsos positivos.

Por que isso importa

    Estudos recentes demonstraram o potencial do uso de inteligência artificial para análise de dados de ressonância magnética (RM) em pessoas com metástases cerebrais. No entanto, um modelo de aprendizagem profunda (deep learning, DL) para detecção e segmentação de metástases cerebrais que fornece generalização e utilidade clínica no contexto de dados de RM ausentes ainda deve ser identificado.