Professor do IFPR-Campus Pinhais desenvolve pesquisa para identificação de COVID-19 em imagens de raio-x – Campus Pinhais

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Professor do IFPR-Campus Pinhais desenvolve pesquisa para identificação de COVID-19 em imagens de raio-x

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O pesquisador Rodolfo Miranda Pereira, professor do Campus Pinhais e Doutorando em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), liderou o desenvolvimento de um estudo científico na área de Inteligência Artificial (IA) para a classificação/identificação de diferentes patógenos causadores de pneumonia em imagens de radiografias (raio-x) do tórax. A pesquisa contou com a colaboração de outros quatro pesquisadores e professores de instituições de ensino paranaenses: Yandre Costa e Lucas Teixeira da Universidade Estadual de Maringá (UEM), Carlos N. Silla Jr. da PUCPR (orientador de Doutorado do prof. Rodolfo), e Diego Bertolini da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) – Campus Campo Mourão.

Os pesquisadores elaboraram uma base de imagens de raio-x a partir de outras bases de imagens criadas por pesquisadores internacionais. Na base organizada por eles, existem imagens de raio-x de pulmão obtidas de pacientes sadios e com pneumonia causada por diferentes agentes/patógenos, como vírus, bactérias e fungos. Entre estes patógenos está também o novo Coronavírus (SARS-CoV-2), causador da COVID-19. A partir desta base, os pesquisadores criaram um sistema utilizando Inteligência Artificial treinado para reconhecer padrões nessas imagens e identificar, a partir de uma imagem de raio-x de uma pessoa com pneumonia, qual o agente/patógeno causador.

Os autores utilizaram métodos de extração de características das texturas das imagens e, por meio de um tipo de classificação que considera a hierarquia entre os microorganismos, o sistema criado conseguiu acertar aproximadamente 90% dos casos de COVID-19 na base de testes.

Apesar do raio-x não oferecer uma imagem tão rica em informações médicas quanto a de uma tomografia, por exemplo, o seu resultado é rápido e barato, além das máquinas de raio-x estarem presentes em muitos postos de atendimento médico (diferentemente dos tomógrafos). Este fato torna promissora a ideia da utilização de sistemas inteligentes para a identificação de patógenos em raio-x como uma triagem inicial em casos de pneumonia.

Exemplos de raio-x de pneumonias causadas pelos diferentes patógenos considerandos na pesquisa.

Apesar dos resultados interessantes alcançados com o método proposto, os autores frisam que a pesquisa ainda está em um estágio inicial, e que ainda existe um caminho a ser percorrido visando melhorar a confiabilidade do sistema. Portanto, os pesquisadores ainda não apresentam uma previsão de quando será possível aplicar o sistema proposta em hospitais/pacientes.

A versão preliminar do artigo científico na íntegar com a proposta dos pesquisadores, que foi também submetido para uma revista internacional de impacto, pode ser obtido neste link.

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