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Gliomas sao um dos tumores cerebrais mais severos. No entanto, a segmentacao manual e uma tarefa dificil e demorada. Portanto, esse trabalho propoe um metodo automatico para a segmentacao de sub-regioes de lesoes no cerebro em imagens de RM 3D baseado em superpixels, algoritmo PSO e a rede geradora adversaria com classificador auxiliar. O metodo proposto obteve como resultados para as sub-regioes necrose, edema, nucleo solido e nucleo, uma acuracia de 67,71%, 94,57%, 18,44%, 89,35% na etapa de classificacao e coeficiente dice de 60,35%, 44,22%, 16,45%, 31,23% na etapa de segmentacao para as respectivas sub-regioes. Os resultados demonstram a dificuldade na classificacao e segmentacao das sub-regioes tumorais.

Segmentação automática de lesões no cérebro em imagens de ressonância magnética usando superpixel, PSO e a rede geradora adversária com classificador auxiliar