Artigo científico · 2023
Segmentação de Infecções Pulmonares de COVID-19 com a Rede Mask R-CNN
A COVID-19 se espalhou pelo mundo causando esgotamento de recursos médicos em vários países. Métodos computacionais que analisam imagens de infecções pulmonares podem ser utilizados para diagnóstico e estimativa da evolução dessa doença. O artigo apresenta os resultados de um modelo de Ver mais
Síntese em português
Resumo
A COVID-19 se espalhou pelo mundo causando esgotamento de recursos médicos em vários países. Métodos computacionais que analisam imagens de infecções pulmonares podem ser utilizados para diagnóstico e estimativa da evolução dessa doença. O artigo apresenta os resultados de um modelo de aprendizagem profunda (Mask R-CNN), para segmentação automática de infecções pulmonares em tomografias computadorizadas, utilizando a base COVID-19 CT Lung and Infection Segmentation Dataset. Os melhores resultados deste trabalho, com a rede que faz a segmentação de pulmões, foram 69,92% para o índice Dice e 55,72% para o índice Jaccard.
Como referenciar
Referência da publicação original
ABNT (NBR 6023)
SOUSA, Hugo Silveira; et al. Segmentação de Infecções Pulmonares de COVID-19 com a Rede Mask R-CNN. Journal of Health Informatics, [s. l.], v. 15, n. Especial, 2023. DOI: https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1100. Disponível em: http://dx.doi.org/10.59681/2175-4411.v15.iespecial.2023.1100. Acesso em: 21 de setembro de 2026.
LaTeX / BibTeX
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author = {Hugo Silveira Sousa and Abdenago Alves Pereira Neto and Iális Cavalcante de Paula Júnior and Clara Correia‐Melo},
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}Os dados bibliográficos descrevem a publicação original indicada nesta página; o LARIISA funciona como acervo de acesso.