Detecção de Pneumonia Causada por COVID-19 Utilizando Few-Shot Learning - Leão, Pedro Paulo de Souza; Santos, Eulanda Miranda dos; Pinto, Rafael Albuquerque; Evangelista, Lucas Gabriel Coimbra (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2022)
Dados radiológicos são importantes no diagnóstico e tratamento da COVID-19 e de doenças relacionadas ao trato respiratório inferior, tais como a pneumonia. Considerando esse contexto, nós apresentamos neste artigo um método que utiliza uma Rede Siamesa que, por meio de uma estratégia de Few-Shot Learning, busca detectar pneumonia relacionada com COVID-19 em imagens de raio-x. A capacidade de generalização desse modelo é avaliada utilizando dois conjuntos de dados de fontes diferentes, na forma de avaliação interna e externa. A partição dos dados é feita a partir de identificadores dos doentes. O modelo foi capaz de alcançar mais de 96% de acurácia, precisão, e sensibilidade na avaliação interna. Porém, na avaliação externa o resultado foi abaixo do esperado. Por outro lado, observou-se que o modelo de Rede Siamesa com Few-Shot Learning supera uma CNN tradicional.