Classificação de Distúrbios Pulmonares em Radiografias de Tórax Usando Redes Convolucionais

Alysson Machado, Leo Araújo, Luciana Veloso

DOI: 10.14209/sbrt.2021.1570734174

Evento: XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2021)

Keywords: Classificação Multirrótulo Redes Neurais Convolucionais Distúrbios Pulmonares Visão Computacional

Abstract

A radiologia depende da extração de informações em imagens, sendo uma área de aplicação natural para aprendizado profundo, cujos modelos se destacam sobretudo em tarefas de Visão Computacional. Destarte, investiga-se a utilização de redes convolucionais para auxiliar radiologistas no diagnóstico dos distúrbios pulmonares: atelectasia, derrame pleural, pneumotórax, consolidação, edema, lesão e opacidade pulmonar. São exploradas arquiteturas renomadas de redes convolucionais e comitês de classificação, produzindo bons resultados na classificação multirrótulo de radiografias, com acurácia de 79,54%. Em análise subsequente, os mapas de ativação dos modelos correlacionaram positivamente com anotações realizadas por radiologistas em exames de uma base de dados independente.

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