Algoritmos para auxílio no diagnóstico de doenças pulmonares utilizando inteligência artificial
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Resumo
Resumo: O mundo vem sofrendo com o corona vírus desde 219, quando o primeiro caso foi re latado, desde então foi disseminado por todo o mundo, causando perdas econômicas e humanas O presente trabalho visa desenvolver um software para o diagnósticos visual de doenças pulmonares utilizando imagens de raio-x como base para o treinamento de redes neurais, visando ser mais esclarecedor da gravidade da doença Utilizando datasets fornecidos gratuitamente pelos governos Americano e Chinês, foi realizado a segmentação do pulmão da imagem de raio-x, realizando o treinamento com recortes das imagens para o treinamento local Após essa etapa, a rede realiza diversos recortes na imagem passando todas eles pela rede, gerando o vetor de probabilidade da imagem original Esse processo foi repetido para cada rede Assim a análise do entendimento da rede foi feita através do Grad-CAM gerado pelos modelos de redes pré treinadas através da transferência de aprendizado ResNet5V2, DenseNet121, InceptionResnetV2 e VGG-19, obtendo desem penho nos parâmetros de precisão e especificidade melhores que a literatura de referência
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Palavras-chave
Doenças pulmonares, Diagnóstico visual, Software, Pulmões, Doenças, Neural Networks (Computer), Lungs - Diseases, Deep learning