Os tumores cerebrais e outros tumores primários do Sistema Nervoso Central (SNC) constituem um grupo heterogêneo de tumores, os quais apresentam diferentes sinais e sintomas, além de contar com um prognóstico variável. De acordo com a Estimativa de Incidência de Câncer no Brasil 2023, o número previsto de novos casos de câncer do SNC é de 11.490 a cada ano do triênio de 2023 a 2025. Dessa forma, se torna atrativa e relevante a aplicação de técnicas de classificação automatizada por meio de Machine Learning e Inteligência Artificial como suporte para o diagnóstico clínico. Dentro deste contexto, através de uma abordagem teórica e prática, este minicurso irá propor a criação de um modelo de deep learning capaz de detectar e classificar tumores cerebrais através de imagens de ressonância magnética de um conjunto de dados disponibilizado de maneira gratuita online. Os alunos contarão com acesso a computadores para realizarem de forma interativa e simultânea a parte prática.

O minicurso tem como objetivo principal capacitar os estudantes na detecção de diferentes tipos de tumores cerebrais a partir do modelo de deep learning. Para isso, os alunos irão usar o recurso do Google Colab.

Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 4: Educação de Qualidade.

A proposta não está diretamente relacionada à internacionalização da UFCSPA.

Público Interno, Discente.