Classificação de Imagens de Raio-x de Torax com Reconhecimento Visual da IBM Cloud para Diagnóstico de Pneumonia - de Oliveira, Raianny Proença de Camargo; Sganderla, Guilherme Rodrigues; Maurício, Claudio Roberto Marquetto; Peres, Fabiana Frata Furlan (Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2019)
A capacidade de aprender por meio de exemplos e formular predições são as principais características do Machine Learning, uma subárea da inteligência artificial. Existem diversos frameworks disponíveis que utilizam Machine Learning para solução dos mais variados tipos de problemas, como para reconhecer e classificar objetos em uma imagem. Utilizando os serviços fornecidos por IBM Watson Visual Recognition que emprega algoritmos de deep learning, uma subárea de Machine learning, um modelo foi criado e aplicado no dataset Chest X-Ray Images for Classification. Os resultados obtidos com o modelo criado foram comparados com a classificação geral fornecida pela IBM. Os serviços utilizados da Watson Visual Recognition são os disponibilizados para o plano do tipo Lite, um plano gratuito. Este trabalho discute como esta limitação afetou os resultados e descreve a eficiência da ferramenta nesta versão. Mesmo com as limitações o modelo obtido reconheceu corretamente um pulmão saudável em 75% das imagens de teste e classificou corretamente 93,34% das imagens de radiografias de tórax que retratam pneumonia.