Diagnóstico de Tuberculose em Imagens de Radiografia utilizando CvT

  • Carlos M. Santos Neto UFMA
  • Anderson L. Silva UFMA
  • Alexandre C. P. Pessoa UFMA
  • Darlan B. P. Quintanilha UFMA
  • João D. S. de Almeida UFMA
  • Geraldo Braz Junior UFMA
  • João O. B. Diniz IFMA

Resumo


A tuberculose (TB) é uma das maiores causadoras de morte por doenças infecciosas. Em 2022, estimou-se que no mundo 10,6 milhões de pessoas ficaram doentes com TB. A radiografia de tórax é um exame médico não invasivo que é utilizado para detectar patologias em diversas áreas do tórax, sendo uma ferramenta crucial no diagnóstico de TB. O desenvolvimento na área de visão computacional, com a utilização de técnicas de aprendizado profundo, levou a avanços significativos na detecção automática de anormalidades em imagens radiográficas, possibilitando a existência de diagnósticos auxiliados por máquina. Neste trabalho é proposto um método para o diagnóstico de tuberculose em imagens de radiografia utilizando a rede neural Convolutional Vision Transformers. Os resultados mostram métricas relevantes, com uma acurácia de 93,13%, um F1-score de 92,68% e uma AUC-ROC de 97,16%, utilizando as bases de imagens públicas Shezen e Montgomery County. Esses resultados são superiores ao estado da arte.

Referências

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Publicado
25/06/2024
SANTOS NETO, Carlos M.; SILVA, Anderson L.; PESSOA, Alexandre C. P.; QUINTANILHA, Darlan B. P.; ALMEIDA, João D. S. de; BRAZ JUNIOR, Geraldo; DINIZ, João O. B.. Diagnóstico de Tuberculose em Imagens de Radiografia utilizando CvT. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 24. , 2024, Goiânia/GO. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 342-353. ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2024.2224.

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