24/09/2020 às 10h04min - Atualizada em 24/09/2020 às 10h04min

Projeto do IF Sudeste MG desenvolve sistema de leitura de raio-x para identificação da Covid-19

Estudantes de Ciência da Computação criaram método de classificação de imagens de radiografias que utiliza inteligência artificial.

Um método de classificação de imagens de radiografias, utilizando inteligência artificial (IA), que auxilia na identificação da contaminação por coronavírus. Este é o produto desenvolvido por estudantes de Ciência da Computação do IF Sudeste MG – Campus Rio Pomba no projeto “Desenvolvimento de pesquisas no campo da Visão Computacional Aplicada ao problema do diagnóstico por imagem da Covid-19 a partir de ações de extensão”. De acordo com o estudo, o sistema tem eficácia de 95% na detecção da doença em pulmões.

“Desenvolvemos um método de classificação de imagens, utilizando técnicas de inteligência artificial e análise de imagens. A IA analisa imagens de raio-X do tórax e, a partir da textura do pulmão, detecta se este exame é proveniente de um paciente doente ou saudável”, explica o doutorando em Bioengenharia na Universidade de São Paulo (USP) , ex-aluno do Campus e um dos orientadores do projeto, Matheus Baffa.

A radiografia tem sido uma das formas de identificação dos problemas causados pela Covid-19 nos pacientes. No entanto, alguns profissionais ainda têm dúvidas na leitura do exame de imagem, principalmente porque não se conhece todos os efeitos da doença no corpo humano.

A ideia dos pesquisadores do IF foi desenvolver um sistema que utiliza banco de imagens para criar padrões que ajudem os médicos a identificarem as consequências do SARS-COV-2. “O objetivo desse trabalho foi desenvolver uma ferramenta para auxiliar o processo de tomada de decisão do médico, indicando quais imagens de raio-X são provenientes de pacientes infectados pela Covid e quais são saudáveis”, ressalta Baffa.

"Percebemos com as atividades que o uso desse tipo de imagens poderia trazer um ganho significativo no acompanhamento da evolução da doença em pacientes portadores de Covid-19, auxiliando nas ações dos profissionais da saúde principalmente de cidades do interior, uma vez que o diagnóstico por imagens de tomografia computadorizada é inacessível em cidades de pequeno porte, necessitando da locomoção do paciente para centros maiores. Neste sentido, viu-se no diagnóstico por imagens de radiografias do tórax (pulmão) uma possibilidade de contribuir na busca por sinais da doença em pacientes sintomáticos que estão aguardando a realização ou o resultado do exame laboratorial para a confirmação do diagnóstico", complementa a coordenadora do Grupo de Pesquisa em Computação Aplicada do IF Sudeste MG, Alessandra Coelho.

Matheus reforça que o sistema irá ajudar no momento do tratamento e que os exames laboratoriais não estão excluídos. “As imagens médicas não substituem os exames biológicos para detecção da doença e não é recomendada como técnica de diagnóstico primária, porém, oferece um meio de visualização e detecção da pneumonia causada pelo coronavírus, principalmente nos casos mais graves, auxiliando o médico na tomada de decisão em como guiar o tratamento do paciente”.

O projeto foi desenvolvido pelos participantes do Grupo de Pesquisa em Computação Aplicada do IF Sudeste MG: Elisson Carlos de Carvalho, Fernando Lucas de Lima Martins, João Victor Gomes Martins, Mateus Pereira Gregório, Raian Campos Malta, Rayanne Bertolace Lima e Victor Hugo de Souza Viveiros. As atividades da linha de pesquisa em informática biomédica são coordenadas pela professora Alessandra Coelho e co-orientadas por Matheus Baffa.
 

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