Colloquium Exactarum (Jun 2019)
REDES NEURAIS APLICADAS NA INVESTIGAÇÃO DE AVC POR TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA
Abstract
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.
