Identificação de Parkinson em Imagens Faciais Usando Modelos de Deep Learning Pré-Treinados - Pereira, Caio B. A. A.; Barros, Pedro H. X. R.; Rodrigues, José N. A.; Araújo, Paulo H. R.; Borges, Rodrigo N.; Almeida, Kelson J.; Veras, Rodrigo M. S. (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI), 2024)
Este artigo avaliou o uso de modelos de deep learning pré-treinados na classificação de imagens faciais para diferenciar entre indivíduos saudáveis e pacientes com Doença de Parkinson (DP). Utilizamos um dataset composto por 340 imagens de pacientes com DP e 358 imagens de indivíduos saudáveis, aplicando técnicas como validação cruzada por grupos com 5 folds, aumento de dados e ajuste fino. O melhor desempenho foi obtido com o modelo DenseNet-201, que apresentou uma acurácia média de 92,77%, F1-score de 92,48% e índice Kappa de 85,33%. Esses resultados sugerem que as CNNs pré-treinadas são promissoras para a detecção de Parkinson em imagens faciais.