EXPLORANDO CURVAS PRINCIPAIS PARA DETECÇÃO DE TUBERCULOSE ATIVA VIA IMAGENS DE RAIO X
Curvas Principais, Redes Siamesas, Tuberculose, Imagens de Raio X, Transfer Learning
A Tuberculose (TB), se não for diagnosticada no início, pode ser fatal ou pode causar sequelas graves. Portanto, é importante que as ferramentas utilizadas na triagem e diagnósticos desta doença continue se modernizando. Nesse artigo são propostos e comparados dois métodos de inteligência computacional para detecção de tuberculose via análise de imagens de Raio X. Um método utiliza a técnica de Curvas Principais (CP) numa abordagem especialista (abordagem I). O segundo método usa uma curva principal para modelar a classe de imagens de pulmão com TB numa estrutura similar a uma rede siamesa (abordagem II). Para isso, utilizou-se um banco de dados disponível na literatura dividido nas seguintes classes de pacientes: TB, outras doenças e saudáveis. Os valores de acurácia obtidos pelos métodos são 0,89 (abordagem I) e 0,84 (abordagem II). Esses resultados são competitivos em comparação com outros métodos na literatura, especialmente considerando a sua baixa complexidade computacional.