Ensemble de especialistas para avaliação de adesão ao procedimento operacional padrão de fotografias de radiografias de tórax

Título: Ensemble de especialistas para avaliação de adesão ao procedimento operacional padrão de fotografias de radiografias de tórax

Autores: Cecilia Aparecida Santos Silva, Lucas Alexandre Alvarenga Cardoso, Danton Diego Ferreira, José Manoel de Seixas, Mayara Lisboa Soares de Bastos and Anete Trajman

Resumo:
Sistemas de apoio ao diagnóstico baseados em inteligência computacional (computer-aided diagnosis, CAD) para interpretação de imagens vêm sendo desenvolvidos e aplicados em diferentes especialidades médicas. A Organização Mundial da Saúde recomendou recentemente o uso de CAD para a detecção de tuberculose em radiografias de tórax (RxT). No contexto do desenvolvimento de um CAD, muitas vezes é necessário fotografar imagens de RxT. No entanto, para melhores resultados é preciso que as imagens sigam um padrão, por isso desenvolveu-se um Procedimento Operacional Padrão (POP) para fotografá-las. O objetivo deste estudo é o de criar um modelo baseado em máquinas de comitê (ensemble) para avaliar se fotografias de RxT aderem ao POP e classificar eventuais desvios do POP, para então corrigi-los e usá-las para a triagem de tuberculose ativa. Uma base de dados, composta por 783 fotografias de radiografias de tórax, foi dividida em 10 grupos, relativos a como a fotografia foi tirada, sendo o 6º grupo o adequado ao POP, compondo-se de fotografias tiradas sem uso de aplicativos, com tripé e temporizador, em resolução normal, com a luz do ambiente apagada, cobrindo completamente o negatoscópio e centralizada. Um modelo ensemble, baseado em especialistas, aliado a transfer learning e análise de componentes principais (PCA) foi projetado para identificar cada um dos grupos. Como resultado, obtiveram-se acurácias médias superiores a 79%.

Palavras-chave:
Diagnóstico assistido por computador, Tuberculose, Ensemble, Redes Neurais, Análise de Componentes Principais.

Páginas: 7

Código DOI: 10.21528/CBIC2021-117

Artigo em pdf: CBIC_2021_paper_117.pdf

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