Detecção de Pneumonia Causada por COVID-19 Utilizando Few-Shot Learning
Resumo
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.
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