Aplicação de DenseNet na Identificação de Pneumonia em Radiografias Torácicas
Resumo
Avaliamos a eficácia da DenseNet no diagnóstico de pneumonia, usando dados públicos de raios-x torácicos. Com técnicas de data augmentation e treinamento por 100 épocas, obtivemos resultados satisfatórios: acurácia de 95,67%, AUC de 98,52%, precisão de 96,20%, e recall de 96,69%. Esses resultados destacam a eficácia da arquitetura na classificação de imagens de raios-x para o diagnóstico de pneumonia.Referências
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da Silva Bomfim, V. V. B., de Andrade Brandão, M., et al. (2023). Aspectos radiológicos no diagnóstico de pneumonia. Revista Ibero-Americana de Humanidades, Ciências e Educação, 9(5):2523–2532.
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Van Rossum, G. and Drake, F. L. (2009). Python 3 Reference Manual. CreateSpace, Scotts Valley, CA.
Publicado
03/04/2024
Como Citar
SOUSA, Roney Nogueira de; LIMA, Maria Elizabeth de Aguiar; SILVEIRA, Francisca Raquel de Vasconcelos.
Aplicação de DenseNet na Identificação de Pneumonia em Radiografias Torácicas. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (ERCAS), 9. , 2024, Ouro Preto/MG.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 5-8.
DOI: https://doi.org/10.5753/ercas.2024.238513.
