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Atualmente, a facilidade de acesso aos cuidados de saúde, aliada a uma melhoria nas técnicas de diagnóstico, permite uma maior e melhor identificação de problemas de saúde de difícil tratamento. Dentro destes problemas destaca-se o cancro, cuja expressão tem vindo a aumentar gradualmente. O cancro é das principais causas de morte em todo o mundo, onde os tumores cerebrais se evidenciam por apresentarem uma das taxas de sobrevivência mais baixa. A identificação e classificação precoce dos diferentes tecidos tumorais existentes é fundamental, para que a intervenção cirúrgica de ressecção tumoral seja possível. Mesmo em tumores num estado avançado, a segmentação tem também relevo para um correto planeamento médico do tratamento e respetiva monitorização. O procedimento de segmentação manual é um procedimento demorado, que requer bastantes recursos humanos, e sujeito a uma variabilidade inter- e intra-especialista. Por outro lado, métodos de segmentação automática ainda não são uma prática comum em ambiente clínico. Assim, na presente dissertação tem-se como finalidade desenvolver uma metodologia automática de segmentação de tumores cerebrais nos seus diferentes tipos de tecidos: necrose, edema, região ativa contrastante e região ativa não contrastante, com recurso à informação providenciada pelas imagens de ressonância magnética. Vários autores, ao longo dos últimos 20 anos, projetaram diferentes abordagens na área de segmentação de tumores cerebrais. Ao longo deste tempo, com o surgir de novas ideias de pensar o problema, a evolução dos algoritmos permitiu que …