DESENVOLVIMENTO DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS E INTERFACE WEB PARA ANÁLISE DE IMAGENS RADIOLÓGICAS TORÁCICAS

Resumo

As doenças respiratórias são uma preocupação global devido ao seu impacto na saúde e na mortalidade. O diagnóstico rápido e preciso dessas enfermidades é fundamental para um tratamento eficaz, especialmente nos casos em que a doença progride e se torna grave. Este trabalho tem como objetivo apresentar a viabilidade da utilização de Redes Neurais Convolucionais Profundas na classificação de doenças respiratórias pulmonares por meio de radiografias torácicas através do desenvolvimento Front-End de uma plataforma web de apoio ao diagnóstico radiológico torácico. Sendo assim, adotamos como metodologia a execução de etapas básicas ao se trabalhar com modelos de Aprendizado de Máquina, etapas estas que consistem no treinamento de uma Rede Neural Convolucional Profunda e posteriormente sua validação. Os primeiros resultados apresentaram acurácia de 34% ao avaliar 7 classes de achados radiológicos. Para melhorar a acurácia do modelo, futuras melhorias podem ser propostas, como o aumento do número de imagens disponíveis para treinamento, a avaliação de outros modelos de Redes Neurais Convolucionais Profundas e a otimização de hiperparâmetros do modelo. Além disso, uma melhoria significativa consiste na integração entre a plataforma web para proporcionar uma experiência intuitiva e eficiente para os profissionais da saúde ao utilizarem a plataforma desenvolvida.

DOI: 10.29327/2430932.2.12-18