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Algoritmos Para Auxílio No Diagnóstico de Doenças Pulmonares Utilizando Inteligência Artificial

EasyChair Preprint no. 7857

7 pagesDate: April 29, 2022

Abstract

O mundo foi atingido por uma pandemia causada pelo coronavírus que impactou toda a humanidade. A doença ocasionada por esse vírus afeta diversos sistemas do corpo humano, entre eles o sistema respiratório é o que mais sofre, levando a formação de consolidações e opacidade em vidro fosco nos pulmões. Estes sintomas podem ser detectados em exames de radiologia. Para auxiliar a comunidade médica no diagnóstico da Covid-19, diversos trabalhos foram desenvolvidos com o objetivo de gerar novas ferramentas e métodos. Nesse trabalho foi desenvolvido um sistema de detecção de Covid-19 e geração do Grad-CAM probabilístico, utilizando os modelos de redes neurais ResNet50V2, DenseNet121, InceptionResnetV2 e VGG-19. Os resultados dos modelos foram comparados usando a precisão e especificidade de cada um para Covid-19, onde a rede DenseNet121 obteve valores de precisão de 99,28% e a ResNet50V2 uma especificidade de 99,72%, que foram superiores aos obtidos na literatura de referência.

Keyphrases: Artificial Inteligence, COVID-19, deep learning, machine learning, Segmentation

BibTeX entry
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@Booklet{EasyChair:7857,
  author = {Gustavo Chichanoski and Maria Bernadete França},
  title = {Algoritmos Para Auxílio No Diagnóstico de Doenças Pulmonares Utilizando Inteligência Artificial},
  howpublished = {EasyChair Preprint no. 7857},

  year = {EasyChair, 2022}}
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