Classificação de Doença Hepática Gordurosa Não Alcoólica em Imagens Térmicas usando Temporal Convolutional Networks

  • Marcos Vinícius de Sousa Farias UFMA
  • Italo Francyles Santos da Silva UFMA
  • Aristófanes Corrêa Silva UFMA
  • Henrique Manoel de Araújo Martins Filho Alchimia
  • Anselmo Cardoso Paiva UFMA

Resumo


Dentre as patologias hepáticas existentes, a Doença Hepática Gordurosa Não Alcoólica (DHGNA) é aquela que afeta a maior parcela da população mundial, aproximadamente 2 bilhões de pessoas. A DHGNA possui chances consideráveis de evoluir para quadros clínicos mais graves, como fibrose e cirrose hepática, representando sérios riscos à vida dos pacientes. Desse modo, é vital que sua detecção seja feita de maneira ágil, precisa e preferencialmente não invasiva, sendo a utilização de imagens térmicas um método de grande respaldo nesse âmbito. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo de classificação de DHGNA a partir de séries temporais em termografias. Foram utilizadas Temporal Convolutional Networks aliadas a estratégias de processamento de imagens na composição da proposta.

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Publicado
27/06/2023
FARIAS, Marcos Vinícius de Sousa; SILVA, Italo Francyles Santos da; SILVA, Aristófanes Corrêa; MARTINS FILHO, Henrique Manoel de Araújo; PAIVA, Anselmo Cardoso. Classificação de Doença Hepática Gordurosa Não Alcoólica em Imagens Térmicas usando Temporal Convolutional Networks. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 23. , 2023, São Paulo/SP. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 515-520. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2023.229802.

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