Detecção de COVID-19 em imagens radiológicas torácicas através da rede neural convolucional (RNC)
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Universidade Católica do Salvador
The new Covid-19 pandemic, the new coronavirus (SARS-CoV-2), has caused many
problems in several areas of society. Among these problems, the high number of tests
carried out, and the lack of tests, especially in small cities, stands out efficiently. Consid-
ering this insufficient resource in the identification of Covid-19, the objective of this work
was to propose a solution, in an experimental study, to enable the detection of the new
virus using the images of chest radiological medical examinations, which have facilitators
in their realization, such as cost and availability, with the help of an Artificial Intelligence,
more specifically the Convolutional Neural Network (RNC), which they are usually used
to analyze images. The work consisted of its own architecture and a set of 16,500 im-
ages separated into 3 classes (Normal, Covid-19 and Pneumonia), and the results of the
RNC were analyzed and took place on the accuracy of the network algorithms in image
recognition disorders, which is higher than 80 %. The technique proved to be promising
in meeting this demand, in an experimental context. Therefore, it can be indicated as a
complementary instrument in medical diagnosis in the health system for its efficacy and
effectiveness, in addition to the benefits and ease for its implementation, however more
tests are carried out, with a set of wide variables.
A nova pandemia do Covid-19, o novo coronavírus (SARS-CoV-2), tem causado mui-
tos problemas em diversas áreas da sociedade. Entre esses problemas, destaca-se o alto
número de exames feitos, e a falta de exames, principalmente nas pequenas cidades, de
forma eficiente Considerando esta insuficiência de recursos na identificação da Covid-19,
o objetivo desse trabalho foi propor uma solução, em um estudo experimental, para vi-
abilizar a detecção do novo vírus utilizando as imagens de exames médicos radiológicas
torácicos, que possuem facilitadores em sua realização, como custo e disponibilidade, com
ajuda de uma Inteligência Artificial, mais especificamente a Rede Neural Convolucional
(RNC), que habitualmente são usados para analisar imagens. O trabalho constou com
uma arquitetura própria e um conjunto de 16.500 imagens separadas em 3 classes (Nor-
mal, Covid-19 e Pneumonia), e os resultados da RNC foram analisados e se deram sobre a
acurácia dos algoritmos da rede em disfunções do reconhecimento de imagem, sendo esta
superior a 80%. A técnica mostrou-se promissora no atendimento desta demanda, em um
contexto experimental. Portanto, pode ser indicado como instrumento complementar no
diagnóstico médico no sistema de saúde pela sua eficácia e efetividade, além dos benefí-
cios e facilidade para a sua implementação, contudo que sejam feitos mais testes, com um
conjunto de amplas variáveis.