Detecção de doenças pulmonares em imagens de raio x com redes convolucionais
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
A detecção de doenças pulmonares por meio de inteligência artificial tem se mostrado uma abordagem promissora, especialmente em cenários com recursos limitados. O uso de Redes Neurais Convolucionais (RNCs) tem sido amplamente explorado para aprimorar a análise de imagens médicas, permitindo diagnósticos mais precisos e rápidos. Este estudo realiza uma análise comparativa de diferentes abordagens que aplicam RNCs na detecção de doenças pulmonares, avaliando o impacto de técnicas como aprendizado por transferência, pré-processamento de imagens e otimização de hiperparâmetros. Com base em bases de dados públicas, os trabalhos analisados demonstram avanços significativos na precisão e sensibilidade dos modelos, evidenciando o potencial das RNCs na melhoria dos diagnósticos médicos. A pesquisa reforça a importância da inteligência artificial na saúde, possibilitando diagnósticos mais acessíveis e contribuindo para a evolução das práticas médicas.
Description
Keywords
Redes neurais convolucionais, Processamento de imagens, Aprendizado de máquina, Doenças respiratórias, Detecção precoce