Ostatnie badania wykazaly, ?e modele gl?bokiego uczenia s? w stanie zapewnic znacz?ce korzy?ci w analizie obrazów medycznych. Podczas korzystania z LSTM do wykrywania guzów mózgu, do modelu LSTM zazwyczaj wprowadzane s? sekwencyjne dane wej?ciowe, takie jak skany MRI lub dane szeregów czasowych pacjenta . Nast?pnie model uczy si? na podstawie sekwencyjnych wzorców i wykorzystuje t? wiedz? do klasyfikowania, czy guz mózgu jest obecny, czy nie. Nasz model wykorzystuje zale?no?ci czasowe w danych obrazowania medycznego w celu poprawy dokladno?ci i niezawodno?ci wykrywania guzów. Model LSTM dziala lepiej ni? tradycyjne metody, co pokazuj? nasze wyniki. Skutkuje to wysok? dokladno?ci? i cennym wgl?dem w wykryty obszar guza. Ponadto badamy interpretowalno?c LSTM i potencjaln? integracj? z informacjami klinicznymi w celu poprawy diagnostyki i planowania.