Classificação de Esteatose Hepática Não Alcoólica em Imagens Térmicas da Região do Fígado Utilizando Redes Neurais Convolucionais
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%.
Referências
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Publicado
15/06/2021
Como Citar
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.
