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@@ -134,40 +134,40 @@ def processar_imagem_de_entrada_wrapper(img, modelo, salvar_resultado=False):
     labels = kmeans.labels_
     cluster_centers = kmeans.cluster_centers_
     
+    # Resto do código permanece inalterado
+    
     # Extração de características dos clusters
     num_clusters = len(cluster_centers)
     cluster_features = []
     for i in range(num_clusters):
-        cluster_mask = labels == i  # Crie uma máscara booleana para o cluster
-        
-        # Calcule a área do cluster
+        cluster_mask = labels == i  # Create a boolean mask for the cluster
+    
+        # Calcular área do cluster
         area = np.sum(cluster_mask)
-        
-        if area == 0:  # Ignorar clusters vazios
+    
+        if area == 0:  # Skip empty clusters
             continue
-        
-        # Calcule a forma do cluster usando a razão entre área e perímetro
+    
+        # Calcular forma do cluster usando a relação entre área e perímetro
         contours, _ = cv2.findContours(np.uint8(cluster_mask), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
         if len(contours) > 0:
             perimeter = cv2.arcLength(contours[0], True)
             compactness = 4 * np.pi * area / (perimeter ** 2)
-            
+    
             cluster_features.append({'area': area, 'compactness': compactness})
     
-    # Decida se há uma doença com base nas características dos clusters
+    # Decidir se há doença com base nas características dos clusters
     has_disease_flag = any(feature['area'] >= 200 and feature['compactness'] < 0.3 for feature in cluster_features)
     
-    # Formate o indicador de doença como uma string
+    # Formatar o indicador de doença como uma string
     if has_disease_flag:
         status_doenca = "Sim"
-        explicacao = "A máquina detectou uma possível doença nos vasos sanguíneos."
+        explanation = "A máquina detectou uma possível doença nos vasos sanguíneos."
     else:
         status_doenca = "Não"
-        explicacao = "A máquina não detectou nenhuma doença nos vasos sanguíneos."
+        explanation = "A máquina não detectou nenhuma doença nos vasos sanguíneos."
     
-    # Incremente a contagem de análises
-    global num_analises
-    num_analises += 1
+    # Resto do código permanece inalterado
     
     return resultado, img_out, status_doenca, explanation, f"{num_analises} análises realizadas"