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Sistema de pré-diagnóstico de COVID-19 através de imagens de raio-x


Contexto

Atualmente o mundo está lidando com uma pandemia relacionada com um novo coranavírus, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 ou SARSCoV-2, que passou a ser denominada como COVID-19. Uma das alternativas para auxiliar na identificação da COVID-19 é a utilização da radiografia do tórax, a qual mostra características semelhantes a outras pneumonias causadas por outros coronavírus. Entretanto, uma interpretação radiológica rápida de imagens nem sempre está disponível. A aplicação de técnicas de deep learning (aprendizagem profunda) para classificação de imagens de raio-x teve um crescimento considerável nos últimos anos.

Projeto

Este projeto objetiva resolver o problema de classificação de imagens de raio-x de pessoas com pneumonia, a fim de ajudar no pré-diagnóstico, principalmente, da COVID-19, podendo se tornar um possível método de triagem de pacientes.

Detalhes do sistema

O modelo gerado a partir da arquitetura InceptionResNetV2 foi disponibilizado para ser testado através desta plataforma.

Este sistema de triagem possui algumas limitações, que serão descritas a seguir:

  • Os formatos de imagens suportados são: JPG, JPEG e PNG.
  • O modelo reconhece apenas três classes de imagens: Covid-19, Pneumonia Viral e Normal.
  • Só é possível realizar a previsão de imagens que sejam exclusivamente de raio-x.
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Publicação do projeto

Este projeto faz parte de uma ação institucional da Universidade Federal do Sul e Sudeste do Pará, que criou um Painel intitulado "Painel Reflexão em tempos de crise - Contribuições Científicas à sociedade", no qual foi submetido o artigo "Aplicação de Deep Learning no pré-diagnóstico da COVID-19 através de imagens de raio-x", para acessá-lo, clique aqui.