Otimizando uma CNN baseada em DenseNet para o diagnóstico de COVID19 - Costa, Gabriel de Jesus S.; Oliveira, Marcus Vinicius; Freitas, Mario; Bessa, Matheus de Lima; Braz Junior, Geraldo; Almeida, João Dallyson S. de; Paiva, Anselmo C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2022.222666, 2022)
O principal método utilizado para o diagnóstico de COVID-19 é o RT-PCR, mas esse método ainda leva de 1 a 3 dias para gerar resultados, por isso se fazem necessários métodos que façam um diagnóstico rápido e efetivo do vírus. Um desses métodos que se mostra bastante eficiente é a utilização de Convolutional Neural Networks, que podem fazer o diagnóstico da doença por meio de radiografias do tórax ou tomografias computadorizadas. Assim, o nosso trabalho avalia a utilização do algoritmo Tree-structured Parzen Estimator para realizar a otimização de um modelo CNN especializado no diagnóstico de COVID-19 baseada na arquitetura DenseNet. Assim, o modelo construído neste trabalho atingiu um resultado promissor com uma acurácia de 96%, demonstrando a efetividade da utilização do algoritmo de otimização na construção da rede.