Desenvolvimento de um Sistema de Auxílio ao Diagnóstico de Pneumonia na Infância Utilizando Visão Computacional

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: MACEDO, Sanderson Oliveira de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás; Ciências Exatas e da Terra - Ciências da Computação; BR; UFG; Mestrado em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: CBIR; Pneumonia; Textura; Wavelet; radiografia; Texture; Radiography; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/519

O presente estudo propõe o desenvolvimento de um sistema para auxiliar o diagnóstico de pneumonia por computador, denominado pneumocad, que visa identificar radiografias de tórax compatíveis com a doença. Utilizaram-se técnicas de reconhecimento computacional de padrões em texturas por meio da decomposição das transformadas wavelets, das características extraídas das decomposições e da classificação aplicadas às radiografias. Foram utilizadas 166 imagens digitais de radiografia em "padrão-ouro", previamente confirmadas por dois radiologistas treinados segundo as diretrizes da OMS como Pneumonia Presente (PP=83) e Pneumonia Ausente (PA=83). Em duas metodologias investigou-se qual melhor característica aplica-se ao reconhecimento de padrões em texturas e qual o melhor desempenho do método classificador K-NN. O procedimento iniciou-se com a aplicação da transformada wavelet de Haar e com a extração de 17 características de cada radiografia que foram armazenadas em descritores. A metodologia I testou o aumento da acurácia da classificação, proporcionalmente ao aumento balanceado da quantidade de radiografias de cada classe. A metodologia II testou a capacidade do K-NN de gerar classificações em níveis aceitáveis com o desbalanceamento aleatório da quantidade de imagens entre as duas classes. Obteve-se um nível médio de acurácia de 91,75% com destaque para a característica diferença de variância e o desempenho do método K-NN mostrou-se mais eficaz quando a quantidade de vizinhos mais próximos foi de K=9. Os resultados são considerados promissores, pois o pneumocad pode ser uma ferramenta útil no diagnóstico em pneumonia na infância, aliando o conhecimento homem-máquina e oferecendo condições para a interpretação de radiografias torácicas em "padrão-ouro", conforme especificações da OMS. Além disso, o software se apresenta como uma tecnologia inovadora em saúde, ao disponibilizar para administradores e gestores políticos uma ferramenta de controle e monitoramento epidemiológico da pneumonia em tempo real, produzindo subsídios para as decisões e organizações dos serviços de saúde relacionados.