Aplicação de Deep Learning para Diagnóstico de Pneumonia Causada por COVID -19 a partir de Imagens de Raio X

Giordano Brunno Wagner Trombetta, William da Rosa Fröhlich, Sandro José Rigo, Clarissa Almeida Rodrigues

Resumo


Objetivos: COVID-19 é uma doença com alta taxa de transmissibilidade e, em casos mais graves, pode desenvolver quadros de pneumonia, sendo necessária a internação médica. Estudos iniciais apontaram casos de pacientes que apresentam anormalidades nas radiografias de tórax. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um algoritmo que possa realizar o diagnóstico com base em imagens de Raio-X. Métodos: A metodologia seguida consiste em revisão do estado da arte com relação à temática de redes neurais profundas aplicadas à detecção de imagem e desenvolvimento de um algoritmo que realize o diagnóstico por imagem. Resultados: Os resultados obtidos para identificação do quadro de síndrome respiratória aguda grave foram bastante promissores, apresentando acurácia de aproximadamente 96%. Conclusão: O estudo realizado comprovou a hipótese elaborada inicialmente de aplicação de Deep Learning para diagnóstico, sendo assim, os estudos e o desenvolvimento do modelo serão aprimorados, adicionando mais comparativos.

Palavras-chave


COVID-19; Deep Learning; Diagnóstico por Imagem

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Journal of Health Informatics - ISSN 2175-4411
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