Otimização de Hiperparâmetros de Redes Neurais Profundas para Detecção de Cardiomegalia em radiografias do tórax - Fernandes, Saulo Enock Rodrigues; Marques, Ricardo Costa da Silva; Almeida, João Dallyson Sousa de; Paiva, Anselmo Cardoso de; Braz Júnior, Geraldo (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2022.222560, 2022)
A radiografia do tórax é um dos exames mais comumente utilizados para o diagnóstico de doenças torácicas. Devido à complexidade das doenças torácicas, existe a demanda de médicos experientes e habilidosos na área para mitigar as chances de erros no diagnóstico de tais patologias. Diversas pesquisas utilizando Redes Neurais foram elaboradas para auxiliar especialistas na detecção de doenças da região do tórax como, por exemplo, a opacidade pulmonar e a pneumonia. Este trabalho apresenta uma metodologia que pretende fornecer auxílio aos profissionais da saúde no diagnóstico de doenças da região do tórax. É proposta uma abordagem baseada no balanceamento de quantidades de imagens e otimização de hiperparâmetros do modelo. Os testes foram focados na classificação da cardiomegalia e os resultados obtidos se provaram promissores alcançando 0,919 de AUC, 0,873 de acurácia, 0,842 de precisão, 0,876 de F1-Score, 0,913 de sensibilidade e 0,790 de especificidade, aproximando-se das melhores métricas presentes na literatura.