Estudo Comparativo de Algoritmos de Classificação de Imagens na Identificação de Pneumonia em Raios-x Pulmonares - Goberski, Jennifer Mayara de Paiva; Brito, João Vitor Maciel de; Raposo, Marcel Antunes; Patrocinio, Vinicius Dionizio; Tavares, Leonardo Gomes (Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2024)
Este trabalho apresenta uma análise comparativa de diferentes modelos de técnicas de aprendizado de máquina para a classificação binária de imagens de raio-x pulmonares a fim de de identificar a presença ou ausência de pneumonia. Utilizando uma base de dados pré-processada, que incluiu normalização e balanceamento de classes, foram aplicadas técnicas de data augmentation e pesos de classe para otimizar o treinamento dos modelos. Entre os modelos clássicos avaliados, como Regressão Logística, Árvore de Decisão, SVM, MLP e Random Forest, a SVM destacou-se com a melhor performance, obtendo uma pontuação média de F1 score de 0,96. No entanto, os modelos de aprendizado profundo, particularmente as Redes Neurais Convolucionais (CNNs), como ResNet e EfficientNet, superaram significativamente os modelos tradicionais, alcançando F1 scores de até 0,98. A ResNet foi identificada como a arquitetura mais eficaz, graças à sua capacidade de capturar características complexas nas imagens de raio-x. Os resultados sugerem que o uso desses modelos pode aprimorar a precisão diagnóstica, oferecendo suporte valioso para profissionais de saúde na detecção precoce de doenças pulmonares.