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A necessidade de tempo e atenção dada pelo médico ao paciente, devido ao aumento do volume de dados médicos a serem interpretados e filtrados para fins diagnósticos e terapêuticos, incentivou o desenvolvimento da opção de apoiar, de forma construtiva e eficaz, modelos de aprendizagem profunda para aplicações na interpretação de imagens médicas. Os médicos de imagens combinam dados de diferentes etapas e experiências médicas, em oposição aos modelos DL que incorporam os mesmos tipos e modos de características artesanais. A maior contribuição deste livro é principalmente destacar o impacto da qualidade dos dados, tipo e volume utilizados pelos modelos de aprendizagem profunda na análise de imagens médicas acompanhada de uma caracterização actualizada dos componentes do processo de aprendizagem profunda desde os dados até às aplicações médicas. Em segundo lugar, descreve as correlações específicas entre os componentes do processo de aprendizagem profunda. Finalmente, apresenta problemas e orientações para futuras pesquisas.