Detecção de Covid-19 em imagens radiológicas torácicas através da rede neural convolucional (RNC)

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dc.contributor.advisor1Wyzykowski, André Brasil Vieira
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.contributor.referee1Jesus, Arnaldo Bispo de
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.contributor.referee2Borges, Fernando Cezar Reis
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.creatorSantana, Saulo de Andrade
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.date.accessioned2021-02-25T12:55:02Z
dc.date.available2021-02-25
dc.date.available2021-02-25T12:55:02Z
dc.date.issued2020-12-11
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://ri.ucsal.br/handle/prefix/3772
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Católica do Salvadorpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentPró-Reitoria de Graduação (PROGRAD)pt_BR
dc.publisher.initialsUCSALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCovid-19pt_BR
dc.subjectImagens médicas torácicaspt_BR
dc.subjectRaio-X torácicopt_BR
dc.subjectRede neural convolucionalpt_BR
dc.subjectRNCpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subject.cnpqEngenhariaspt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Softwarept_BR
dc.titleDetecção de Covid-19 em imagens radiológicas torácicas através da rede neural convolucional (RNC)pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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