Resumo:
Dentro da categoria de tumores com localização primária no cérebro, os gliomas são os mais comuns e agressivos, possuindo uma alta taxa de mortalidade. A identificação desses tumores junto ao tratamento precoce é a chave para o tratamento do paciente. Neste trabalho é proposta a transformação das imagens desses tumores em séries temporais, descritores do formato do tumor, e a aplicação de algoritmos de agrupamento para a análise de padrões utilizando as distâncias Euclidiana e DTW. Os modelos desenvolvidos alcançaram um coeficiente de Silhueta de 0,58 utilizando a medida DTW e 0,47 utilizando a distância euclidiana. Foram agrupadas cerca de 48% das imagens tumorais em 3 agrupamentos que descrevem semelhanças de tamanho e formato de tumor. Esses resultados são preliminares e ainda devem ser discutidos com especialistas do domínio para a verificação dos padrões encontrados.
