Detecção de Covid-19 em Imagens de Raio-x Utilizando Redes Convolucionais

Objetivo: Este trabalho investiga diferentes abordagens de utilizacao de redes de convolucao (CNNs) para diferenciar Pneumonia causada por Covid-19 de Pneumonia causada por outras doencas, e casos sem Pneumonia. Os dados utilizados sao imagens de raio-x. Metodo: Duas abordagens de treinamento de CNNs sao empregadas: CNN sem transferencia de aprendizado e CNN treinada com transferencia de aprendizado. Alem disso, o problema de classificacao e tratado em dois cenarios: 1) duas classes e 2) tres classes. Resultados: A abordagem sem transferencia de aprendizado mostrou-se melhor no cenario com duas classes (acuracia 85,37% contra 82.11%), enquanto a segunda abordagem foi ligeiramente superior no cenario 2 (acuracia 87,91% vs 86.26%). Conclusao: Os resultados sao interessantes e mostram que o desempenho dos metodos investigados pode variar ao modificarmos o cenario de avaliacao, porem, ajustes dos parâmetros sao necessarios para que as conclusoes sejam mais precisas.