PROCESSO DE IMAGENOLOGIA MÉDICA, EM TEMPO DE LAPSO, BASEADO EM APRENDIZADO DE MÁQUINA, PARA AJUDA E SUPORTE A TOMADA DE DECISÃO EM ONCOLOGIA

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Abstract

PROCESSO DE IMAGENOLOGIA MÉDICA, EM TEMPO DE LAPSO, BASEADO EM APRENDIZADO DE MÁQUINA, PARA AJUDA E SUPORTE A TOMADA DE DECISÃO EM ONCOLOGIA. A presente invenção refere-se a um método inovador que utiliza aprendizado de máquina para prever a evolução espaço-temporal de tumores a partir de séries temporais de imagens médicas, como tomografias e ressonâncias magnéticas. O processo compreende as etapas de aquisição de sequências temporais de imagens (1), alinhamento temporal e espacial para garantir a consistência das informações ao longo do tempo (2), segmentação para identificação e isolamento da área tumoral utilizando técnicas de clustering (3), extração de características morfométricas como área, perímetro, densidade e entropia (4) e treinamento de modelos preditivos baseados nos algoritmos NARX, SVR e Random Forest (5). O modelo resultante fornece previsões detalhadas sobre as características do tumor, como área, perímetro, densidade e entropia (6). E por fim, com base nas previsões do modelo, é gerada uma imagem final que representa fielmente a estrutura e as características do tumor, refletindo a evolução prevista a partir da série temporal utilizada no treinamento (7). Esta invenção permite um acompanhamento dinâmico e preditivo da progressão tumoral, otimizando as decisões clínicas e contribuindo para a eficácia e a precisão terapêuticas.