CovNet-UFCSPA: uma arquitetura baseada em Rede Neural Convolucional para auxílio ao diagnóstico de Pneumonia induzida pela COVID-19
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Data
2022-11-21
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Resumo
A identificação rápida da COVID-19 em pacientes proporciona uma triagem adequada, podendo assim evitar o agravamento dos sintomas ocasionados pela doença. Esta pesquisa propõe a arquitetura CovNet-UFCSPA, composta por técnicas de pré-processamento de dados e CNN. Um total de 24 235 imagens foram utilizadas para treinamento, validação e teste do modelo. Técnicas de recorte, ECG e CLAHE foram utilizadas no pré-processamento das imagens. A arquitetura apresentou um recall DE 99% ao ser utilizada para classificar raios-x de paciente brasileiros do HCPA. A aplicação de CLAHE e retirada da região de interesse do raio-x trouxe uma melhoria na taxa de FN diminuindo de 187 para 9 os resultados de classificação do modelo. A arquitetura disponibilizou para os profissionais de saúde uma métrica de score e o mapa de calor das imagens testadas. Para análise de desempenho a arquitetura foi comparada com uma Resnet50 V2 e um Inception V3, os resultados demonstraram que a arquitetura CovNet-UFCSPA obteve as melhores taxas de FN e VP e o melhor recall.
Descrição
Dissertação (Mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Gestão em Saúde, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.
Palavras-chave
Redes Neurais Convolucionais, Aprendizado de Máquina por Reforço, Pneumonia, COVID-19, [en] Convolutional Neural Networks, [en] Reinforcement Machine Learning, [en] Pneumonia, [en] COVID-19