Algoritmos Para Auxílio No Diagnóstico de Doenças Pulmonares Utilizando Inteligência Artificial

EasyChair Preprint 7857

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, Segmentation, deep learning, machine learning

@booklet{EasyChair:7857,
  author    = {Gustavo Chichanoski and Maria Bernadete França},
  title     = {Algorithms to Aid in the Diagnosis of Lung Diseases Using Artificial Intelligence},
  howpublished = {EasyChair Preprint 7857},
  year      = {EasyChair, 2022}}