Um Método Baseado em Radiomics e MLP para Diagnóstico Automático de COVID-19 a partir de Raio-X de Tórax - Sousa Filho, Emanuel L. C. de; Magno, Paulo G. S.; Santos, Camyla J. P.; Silva, Giovanni L. F. da; Diniz, João O. B.; Quintanilha, Darlan B. P. (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI); 2022: Anais da X Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí, 2022)
A identificação da COVID-19 é um fator crucial para o tratamento e cura dos pacientes. Com o avanço da tecnologia, tornou-se possível o desenvolvimento de métodos computacionais capazes de auxiliar os especialistas na tarefa de análise de imagens médicas. Portanto, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um método automático de diagnóstico da COVID-19 por meio de imagens de raio-X do tórax usando uma abordagem Radiomics e o algoritmo Multi-Layer Perceptron. O método proposto foi avaliado em duas bases de imagens públicas, obtendo uma acurácia de 96,8%, precisão de 97,1%, recall de 96,4% e especificidade de 97,9%, com isso, demonstrando a eficácia no diagnóstico automático da COVID-19 por imagem.