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Pesquisa

Projeto desenvolve sistema de leitura de raio-x para identificação da Covid-19

por Comunicação Rio Pomba publicado: 24/09/2020 09h00, última modificação: 22/09/2020 17h01
Estudantes de Ciência da Computação criaram método de classificação de imagens de radiografias que utiliza inteligência artificial.

#Pratodosverem: No topo, há um raio-x de tórax. Em cima, mãos apontando para a imagem. Abaixo, há outras mãos em cima de uma prancheta. Em uma delas, há um lápis. Na imagem, aparecem ainda um estetoscópio e resultados de exames.

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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Imagens do desenvolvimento do projeto