Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
SILVEIRA, Luiza Carvalho |
| Orientador(a): |
PAULA NETO, Fernando Maciano de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/49633
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Resumo: |
A aplicação de técnicas de deep learning no âmbito de serviços de saúde é um campo de pesquisa emergente na área de Ciência da Computação. A pandemia da COVID-19 motivou o desenvolvimento de modelos de deep learning para a detecção de padrões de imagem para a utilização alternativa desses exames detecção da síndrome respiratória. Este trabalho tem como objetivo a realização de uma análise exploratória combinando diferentes técnicas anteriormente aplicadas para detecção da COVID-19, o transfer learning, o aumento de dado pela geração de imagens sintéticas por meio de GANs e a segmentação de imagens, de modo a obter diferentes pipelines e descrever a qualidade das melhores encontradas para diferenciação de três classes de pacientes: aqueles infectados pelo vírus da COVID-19, pacientes com síndrome respiratória causada por outro agente que não o SARS-CoV-2, e, finalmente, pacientes saudáveis. Além disso, é aberta uma discussão sobre a real capacidade de generalização dos modelos existentes até então ao se realizar predições para conjuntos de dados de teste secundários e nunca vistos pelo modelo, assim testando a capacidade do mesmo de predizer resultados para dados com características diferentes aos do seu conjunto de treino. Foram criadas quatro pipelines diferentes para dois conjuntos de dados, com a pipeline proposta obtendo um F1-Score de 90,8% para o conjunto de testes e 55,1% para o conjunto de testes secundário. |
