Sistema de apoio à decisão baseado em Deep Learning para dianóstico de pneumonia em radiografias torácicas
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
A pneumonia é uma das principais causas de mortalidade global, especialmente em crianças e idosos, demandando diagnósticos rápidos e precisos. Este trabalho desenvolve um sistema computacional de apoio ao diagnóstico de pneumonia em radiografias de tórax utilizando Deep Learning. Foram avaliadas oito arquiteturas de redes neurais convolucionais pré-treinadas: Xception, VGG16, VGG19, ResNet50, InceptionV3, InceptionResNetV2, DenseNet121 e DenseNet169, aplicando Transfer Learning e Fine-Tuning com diferentes combinações de otimizadores, taxas de aprendizado e tamanhos de batch no conjunto Chest X-Ray Images. O F1-score foi adotado como métrica principal devido ao desbalanceamento das classes, proporcionando avaliação mais equilibrada. O InceptionResNetV2 treinado com SGD obteve melhor desempe-nho, alcançando F1-score de 96%. Foi implementada interface web em Streamlit. Os resultados demonstram que a solução pode auxiliar profissionais na detecção precoce de pneumonia.
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Keywords
Análise e Desenvolvimento de Sistemas - estudo e ensino, Detecção de Pneumonia, Redes Neurais Convolucionais