IMPLEMENTAÇÃO DE UM MODELO PARA DIAGNOSTICAR A CARDIOMEGALIA USANDO IMAGENS RAIO-X DO TORAX

Abstract

Este trabalho apresenta a implementação de um modelo de deep learning para o diagnóstico de cardiomegalia utilizando imagens de raio-X do tórax tendo como caso de estudo o Hospital Central de Maputo. A cardiomegalia é uma doença caracterizada pelo aumento anormal do tamanho do coração, no que também é um sinal clínico importante que pode indicar a presença de doenças cardíacas graves, no entanto a análise manual das radiografias é um processo que por sua vez demanda tempo. Com objetivo de otimizar o processo de diagnóstico, foi desenvolvido um modelo automatizado baseado na arquitetura de uma rede neural convolucional amplamente utilizada na classificação de imagens, onde a metodologia envolveu a colecta de imagens de radiografias de tórax de pacientes para o pré-processamento das mesmas para o treinamento do modelo, o desempenho do modelo foi avaliado com base em métricas como acurácia, sensibilidade, especificidade. Os resultados obtidos irão determinar se o modelo é capaz de identificar a cardiomegalia com alta precisão, apresentando também a sua acurácia sugerindo se a utilização do modelo pode atuar como uma ferramenta de suporte ao diagnóstico da doença, contribuindo ou não para um atendimento mais eficiente e preciso