Detecção e classificação de derrame pleural em RX de tórax utilizando aprendizado profundo

Autores

  • Rafael H. O. Silva ifg@ifg.edu.br
  • Yan S. de Oliveira ifg@ifg.edu.br
  • Luiza M. de Oliveira ifg@ifg.edu.br
  • Vitor R. de Morais ifg@ifg.edu.br
  • Giovanna S. Mendes ifg@ifg.edu.br
  • Guilherme A. S. Ribeiro ifg@ifg.edu.br
  • Paulo V. dos Santos ifg@ifg.edu.br
  • Brunna C. R. Silva ifg@ifg.edu.br
  • Lucas D. S. Morais ifg@ifg.edu.br
  • Wesley P. Calixto ifg@ifg.edu.br
  • Márcio R. C. Reis marcio.reis@ifg.edu.br

Palavras-chave:

Derrame pleural, Rede Neural Convolucional, Deep Learning

Resumo

Derrame pleural é uma condição médica caracterizada pelo acúmulo anormal de líquido entre as pleuras, podendo ser causado por várias doenças. A interpretação de radiografias de tórax para identificar o derrame é desafiadora, levando ao interesse crescente em aplicar Inteligência Artificial (IA) para auxílio.
Este trabalho propõe desenvolver arquitetura de Rede Neural Convolucional (CNN) para a detecção de derrame pleural, visando aprimorar o diagnóstico médico.

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Publicado

2024-07-26

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