REDES NEURAIS APLICADAS NA INVESTIGAÇÃO DE AVC POR TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA

  • Bruna Kushikawa Silva Universidade do Oeste Paulista – UNOESTE
  • Silvio Antonio Carro Unoeste
  • Michael Gabarron Costa Universidade do Oeste Paulista – UNOESTE
Palavras-chave: Acidente Vascular Cerebral, Tomografia Computadorizada, Processamento de Imagens, Redes Neurais.

Resumo

Este trabalho apresenta uma proposta de algoritmo capaz de identificar automaticamente a ocorrência do acidente vascular encefálico (AVC) usando imagens por tomografia computadorizada (TC). São definidos os métodos de segmentação por similaridade e morfologia matemática, além dos filtros de realce utilizados para modificar o histograma da imagem, que compreende os dados de entrada de uma rede neural Perceptron multicamadas, responsável pela classificação. A utilização deste algoritmo para o auxílio ao diagnóstico médico busca agilizar o processo de detecção da doença, de forma precisa e satisfatória, uma vez que a resposta final dada pelo especialista responsável depende de sua subjetividade. O trabalho mostra o desenvolvimento do algoritmo e a análise de seus resultados, que alcança uma acurácia de 98,51% durante o treinamento de classificação utilizando o filtro de difusão anisotrópica e 91,33% para segmentação utilizando métodos de limiarização. Uma comparação entre outras técnicas de processamento de imagem e inteligência artificial é realizada, procurando obter a melhor resposta dentro de um modelo novo e de baixo custo.

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Publicado
2019-06-24
Como Citar
Kushikawa Silva, B., Carro, S. A., & Gabarron Costa, M. (2019). REDES NEURAIS APLICADAS NA INVESTIGAÇÃO DE AVC POR TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA. Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 11(1), 53-64. Recuperado de http://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/3092