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Almir Rodrigues Tavares, Thiago de Souza Franco, Cleber Silva de Oliveira, Robson Rodrigues da Silva, Silvia Cristina Martini, Mauricio Farez, Antonio Jose da Rocha, Marcia Aparecida Silva Bissaco
Introdução: A segmentação de tumores cerebrais, como meningiomas e gliomas, em imagens de ressonância magnética (RM) é essencial para diagnóstico, planejamento cirúrgico e terapias, mas enfrenta desafios complexos. Meningiomas, os tumores cerebrais primários mais comuns, requerem delineamento preciso devido à sua morfologia variada, localização anatômica. Objetivo: Compreender o pré-processamento automatizado das imagens tumorais, contribuindo para mitigar erros de segmentação, desta forma, as técnicas avançadas como redes neurais convolucionais (CNNs) e métodos tradicionais terão coesão na precisão da segmentação e na clínica diagnóstica. Resultado: O desafio Brain Tumor Segmentation (BraTS), iniciado em 2012, desempenhou papel crucial ao fornecer bases de dados multimodais e promover o desenvolvimento de algoritmos de segmentação. A iniciativa expandiu seu foco para incluir meningiomas. Com envolvimento de equipes internacionais, os resultados destacaram algoritmos promissores podendo influenciar diretamente o manejo clínico, planejamentos de radioterapia e decisões cirúrgicas. A relevância de segmentações precisas não apenas para melhorar os resultados técnicos, mas também para impactar positivamente o tratamento do paciente. Conclusão: O avanço na análise de imagens médicas com IA não só eleva a precisão diagnóstica como também contribui para padrões de cuidado mais eficientes e personalizados. Este campo continua evoluindo, estabelecendo novos referenciais para a segmentação automatizada de tumores cerebrais.
