{"id":30387,"date":"2021-10-19T11:06:40","date_gmt":"2021-10-19T11:06:40","guid":{"rendered":"https:\/\/ufrb.edu.br\/2021\/10\/19\/pesquisa-da-ufrb-utiliza-ia-com-imagens-de-raio-x-para-deteccao-de-covid-19\/"},"modified":"2021-10-19T11:06:40","modified_gmt":"2021-10-19T11:06:40","slug":"pesquisa-da-ufrb-utiliza-ia-com-imagens-de-raio-x-para-deteccao-de-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/noticias\/pesquisa-da-ufrb-utiliza-ia-com-imagens-de-raio-x-para-deteccao-de-covid-19\/","title":{"rendered":"Pesquisa da UFRB utiliza IA com imagens de raio X para detec\u00e7\u00e3o de Covid-19"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/p>\n

Pesquisadores da Universidade Federal do Rec\u00f4ncavo da Bahia (UFRB) investigaram a import\u00e2ncia da aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial (IA), denominadas de Deep Learning ou Aprendizado de M\u00e1quina Profundo, com o uso de n\u00famero reduzido de imagens de raio X artificiais de pulm\u00e3o (Data Augmentation), para o diagn\u00f3stico de Covid-19 – o diagn\u00f3stico r\u00e1pido e preciso contribui na redu\u00e7\u00e3o da taxa de transmiss\u00e3o da doen\u00e7a respirat\u00f3ria infecciosa, considerada pandemia mundial, e permite realizar um acompanhamento do estado de sa\u00fade do paciente.<\/p>\n

As imagens sint\u00e9ticas criadas a partir de transforma\u00e7\u00f5es em imagens reais (originais) analisadas classificaram os pacientes entre saud\u00e1vel, com pneumonia e com Covid-19, alcan\u00e7ando a precis\u00e3o de at\u00e9 100% de acertos na etapa de teste. A pesquisa usou a an\u00e1lise de acur\u00e1cia de 16 combina\u00e7\u00f5es de transforma\u00e7\u00f5es (zoom, rota\u00e7\u00e3o, intensidade do brilho e espelhamento horizontal) aplicadas na gera\u00e7\u00e3o de novas imagens artificiais atrav\u00e9s de t\u00e9cnicas de Data Augmentation – um dos desafios da \u00e1rea \u00e9 o treinamento de modelos de Redes Neurais Convolucionais com base de dados com poucas amostras.<\/p>\n

\u201cOs resultados foram promissores e mostram que o treinamento com imagens sint\u00e9ticas (Data Augmentation) pode proporcionar boas taxas de classifica\u00e7\u00e3o, caso as combina\u00e7\u00f5es de transforma\u00e7\u00f5es (hiperpar\u00e2metros de Data Augmentation) nas imagens sejam adequadamente selecionadas\u201d, explica o pesquisador e professor da UFRB, Andr\u00e9 Luiz Carvalho Ottoni, um dos autores do estudo.<\/p>\n

A pesquisa foi publicada em forma de artigo cient\u00edfico, \u201cAn\u00e1lise da sele\u00e7\u00e3o de hiperpar\u00e2metros de Data Augmentation na detec\u00e7\u00e3o de Covid-19 em imagens de raio X com Deep Learning\u201d, no XV Congresso Brasileiro de Intelig\u00eancia Computacional, pelos pesquisadores Pedro Rici, Samara Oliveira Silva Santos e Andr\u00e9 Ottoni, do Centro de Ci\u00eancias Exatas e Tecnol\u00f3gicas (CETEC), em Cruz das Almas.<\/p>\n

A pesquisa apresenta uma metodologia criteriosa e experimental para a defini\u00e7\u00e3o de hiperpar\u00e2metros de Data Augmentation na classifica\u00e7\u00e3o de imagens de raio X para detec\u00e7\u00e3o de Covid-19 com Deep Learning. O aluno de Engenharia El\u00e9trica, Pedro Rici, destaca que atrav\u00e9s da metodologia apresentada e dos resultados obtidos, a pesquisa pode servir de base para outros pesquisadores da \u00e1rea para entender como a t\u00e9cnica do Data Augmentation influ\u00eancia em suas arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais e assim economizar esfor\u00e7os e tempo em outras pesquisas envolvendo a classifica\u00e7\u00e3o de imagens de raio X de pulm\u00e3o para detec\u00e7\u00e3o de Covid-19.<\/p>\n

Como exemplo, na sess\u00e3o tem\u00e1tica – ST02: Intelig\u00eancia Computacional aplicada ao combate da COVID-19<\/a> – na qual o artigo foi apresentado, \u201cestudos de relevantes universidades nacionais tamb\u00e9m foram discutidos, como da Universidade Federal do Rio de Janeiro e da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRJ e UFRN)\u201d, afirma Ottoni, que destaca a import\u00e2ncia do estudo para refor\u00e7ar o papel da UFRB na busca por solu\u00e7\u00f5es inteligentes no combate \u00e0 pandemia.<\/p>\n

Import\u00e2ncia da pesquisa<\/strong><\/p>\n

Para o estudante e pesquisador Pedro Rici, diante do cen\u00e1rio vivido atualmente, com tamanho desafios e mudan\u00e7as, \u201cdevemos procurar sempre utilizar dos nossos conhecimentos e for\u00e7as para contribuir de alguma forma\u201d. \u201cCom a Pandemia do Covid-19 esse sentimento se intensificou e essa \u00e2nsia por tentar de alguma forma melhorar o mundo que vivemos se transformou nessa pesquisa. Dessa forma, vejo esse artigo como um primeiro passo para maiores transforma\u00e7\u00f5es na minha vida e na sociedade” destaca Rici.<\/p>\n

O professor Andr\u00e9 Ottoni afirma que a pandemia de Covid-19 representa um triste momento na vida de todos n\u00f3s. Por outro lado, a sociedade e a comunidade acad\u00eamica foram desafiadas para encontrar solu\u00e7\u00f5es que pudessem melhorar esse cen\u00e1rio. Uma dessas \u00e1reas de estudo concentra-se na aplica\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial na an\u00e1lise de dados da pandemia.<\/p>\n

“A literatura recente (2020 e 2021) tem mostrado excelentes trabalhos na \u00e1rea de aplica\u00e7\u00e3o de Deep Learning para detec\u00e7\u00e3o de Covid-19. Nesse aspecto, nossa pesquisa contribui com essa \u00e1rea, focando na gera\u00e7\u00e3o de imagens com Data Augmentation. Espera-se que o presente estudo possa motivar outros pesquisadores a tamb\u00e9m investigar os efeitos da gera\u00e7\u00e3o de imagens artificiais em bases de dados com poucas imagens de raio X de Covid-19. Dessa forma, na tentativa de se obter melhores resultados de acur\u00e1cia na classifica\u00e7\u00e3o. “<\/p>\n

O artigo est\u00e1 publicado na p\u00e1gina da Sociedade Brasileira de Intelig\u00eancia Computacional: sbic.org.br\/eventos\/cbic_2021\/cbic2021-22\/<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pesquisadores da Universidade Federal do Rec\u00f4ncavo da Bahia (UFRB) investigaram a import\u00e2ncia da aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial (IA), denominadas de Deep Learning ou Aprendizado de M\u00e1quina Profundo, com o uso de n\u00famero reduzido de imagens de raio X artificiais de pulm\u00e3o (Data Augmentation), para o diagn\u00f3stico de Covid-19 – o diagn\u00f3stico r\u00e1pido e […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":30385,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[15,32],"class_list":["post-30387","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias","tag-egressos","tag-tecnicos-administrativos-e-mail"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30387","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30387"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30387\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/media\/30385"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30387"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30387"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ufrb.edu.br\/portal\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30387"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}