Detecção de COVID-19 em Imagens de Raio-X de Tórax através de Seleção Automática de Pré-processamento e de Rede Neural Convolucional

  • João O. B. Diniz IFMA / UFMA
  • Darlan B. P. Quintanilha UFMA
  • Antonio O. de Carvalho Filho UFPI
  • Daniel L. Gomes Jr IFMA
  • Aristófanes C. Silva UFMA
  • Geraldo Braz Jr UFMA
  • Anselmo C. de Paiva UFMA
  • Daniel de S. Luz IFPI

Resumo


A COVID-19, mesmo com diminuição dos casos, é considerado um problema global, a detecção precoce ainda é relevante e pode ser crucial para salvar vidas. Este artigo apresenta um método para detecção automática de COVID-19 em raio-X de tórax usando seleção automática de melhoria de imagem e rede neural convolucional. O método usa pré-processamento de imagem para melhorar as características distintivas da COVID-19 em raio-X e seleciona uma rede neural convolucional para classificar as imagens. Os resultados mostram métricas relevantes com uma acurácia de 99,39% e F1 − Score de 98,71%. Essa abordagem pode ser valiosa para a triagem eficaz da doença, melhorando o tratamento e reduzindo as mortes relacionadas à COVID-19.

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Publicado
27/06/2023
DINIZ, João O. B.; QUINTANILHA, Darlan B. P.; CARVALHO FILHO, Antonio O. de; GOMES JR, Daniel L.; SILVA, Aristófanes C.; BRAZ JR, Geraldo; PAIVA, Anselmo C. de; LUZ, Daniel de S.. Detecção de COVID-19 em Imagens de Raio-X de Tórax através de Seleção Automática de Pré-processamento e de Rede Neural Convolucional. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 23. , 2023, São Paulo/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 162-173. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229576.

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