Identificação de tumor cerebral utilizando estratégia de extratores zero-shot

Abstract

A identificação de tumores no cérebro é um desafio na interseção entre medicina e tecnologia. Devido à complexidade e variedade desses tumores, os métodos tradicionais de diagnóstico geralmente exigem exames especializados e detalhados realizados por profissionais da saúde. Entretanto, esses métodos ainda apresentam limitações na detecção precisa e precoce de dife- rentes tipos de tumores. Apesar de técnicas baseadas em Convolutional Neural Network serem amplamente utilizadas para esse fim, elas tendem a demandar elevado custo computacional e longos períodos de treinamento. Por isso, este estudo propõe o uso de extratores de características como paradigma zero-shot, com o intuito de desenvolver modelos mais eficientes para a detecção de tumores cerebrais, reduzindo a necessidade de treinamento adicional e melhorando a eficiência do processo. Utilizando a estratégia de um extrator zero-shot, foi alcançado uma acurácia de 99,15% usando o modelo DINOV2.