Classificação de Esteatose Hepática Não Alcoólica em Imagens Térmicas da Região do Fígado Utilizando Redes Neurais Convolucionais

  • Daniel Moreira Pinto UFMA
  • Johnatan Carvalho Souza UFMA
  • Aristófanes Corrêa Silva UFMA
  • Henrique Manoel de Araujo Martins Filho UAM / Alchimia
  • Anselmo Cardoso de Paiva UFMA
  • Renato Amaro Zângaro UAM / CITE

Resumo


A esteatose hepática não alcoólica (DHGNA) é a doença de fígado de maior incidência no mundo, afetando cerca de 1,5 bilhão de pessoas. Ela possui uma alta taxa de mortalidade e, se não for diagnosticada e tratada cedo, pode evoluir para sérias complicações no fígado, portanto seu diagnóstico deve ser rápido e eficiente. A aferição da temperatura do corpo humano via termografia é um método não invasivo para detectar a DHGNA. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar um método para classificação de DHGNA em imagens de termografia de fígado. Utilizando redes neurais convolucionais e técnicas de processamento de imagens, o método proposto foi capaz alcançar uma acurácia de 96%, sensibilidade de 91% e especificidade 97%.

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Publicado
15/06/2021
PINTO, Daniel Moreira; SOUZA, Johnatan Carvalho; SILVA, Aristófanes Corrêa; MARTINS FILHO, Henrique Manoel de Araujo; PAIVA, Anselmo Cardoso de; ZÂNGARO, Renato Amaro. Classificação de Esteatose Hepática Não Alcoólica em Imagens Térmicas da Região do Fígado Utilizando Redes Neurais Convolucionais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 21. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 302-312. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16074.

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