COVID 19: Uma estrutura abrangente para avaliação da gravidade usando deep learning e imagens médicas

A Doença por Coronavírus - 2019 (COVID-19) é uma doença viral causada pela Síndrome Respiratória Ag uda Grave (SARS) e faz parte do grupo Corona viridae. Foi detectada pela primeira vez em Wuhan, na China, em dezembro de 2019, e foi declarada uma ameaça global pela Organização Mundial de Saúde em fevereiro de 2020. O diagnóstico e o tratamento são cruciais, e técnicas de imagiologia como a tomografia computorizada (TC) e os raios X são utilizadas para monitorizar os efeitos do vírus no organismo. Modelos de aprendizagem profunda, como as redes neurais convolucionais (CNN), foram explorados para a deteção da COVID-19. No entanto, esses modelos não conseguiram distinguir limites ambíguos e bordas incertas, o que tende a uma baixa eficiência de segmentação. Além disso, a classificação incorrecta de diferentes níveis de gravidade ocorreu devido a caraterísticas semelhantes em tecidos saudáveis e com COVID-19. Esta investigação tem como objetivo abordar estes desafios e fornecer um novo modelo para um diagnóstico mais preciso.

Pagina's: 124, Paperback, Edições Nosso Conhecimento