Metodologia automática para detecção de bacilos de tuberculose utilizando RetinaNet e modelos de cores

Filipe M. M. Rodrigues, Francisco J. S. Reis, Mateus A. Veloso,João O. B. Diniz, Romuere R. Veloso, Antonio O. C. Filho

Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2022)(2022)

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摘要
A tuberculose é a doença infecciosa bacteriana que mais mata no mundo, cerca de 1,5 milhão de pessoas morreram todos anos. A doença é causa pelo Mycobacterium tuberculosis, sendo a principal forma de diagnóstico a baciloscopia de escarro, exame no qual se analisa a expectoração do paciente através do microscópio em busca de bacilos, sendo essa uma técnica tanto para o diagnóstico como para acompanhamento da doença. Diante disso, este trabalho tem por objetivo desenvolver uma metodologia para detecção automatiza do bacilo usando a RetinaNet. Um conjunto de 1218 imagens foi usado para a avaliação deste método. Os resultados foram animadores, obtendo uma precisão de 64,9%, recall de 70,4% e um score F1 de 61%. Finalmente, acreditamos que nosso método possui a capacidade de atuar no diagnóstico da tuberculose.
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