Aplicação de método ensemble para classificação de imagens médicas cardíacas
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v17.2025.1207Palavras-chave:
aprendizado de máquina, cardiomiopatias, cinerressonância magnéticaResumo
As doenças cardíacas são responsáveis por cerca de 17 milhões de mortes globalmente, segundo a Organização Mundial da Saúde. Esse cenário tem motivado um aumento na busca por acompanhamento médico preventivo, o que resultou em uma maior demanda por exames de ressonância magnética cardíaca. A identificação de cardiomiopatias nesse volume crescente de exames representa um desafio significativo para as equipes médicas. Com o objetivo de auxiliar nesse processo, este trabalho propõe uma metodologia baseada em aprendizado de máquina supervisionado para o reconhecimento de cardiomiopatias. O método considera diferentes slices do órgão e leva em conta as especificidades do ciclo cardíaco, abordando limitações de abordagens anteriores. Durante os experimentos, foi obtida uma acurácia de 80,00% e uma precisão de 82,26% no melhor cenário de teste, que considera as estruturas do epicárdio e do endocárdio durante a fase diastólica do ciclo cardíaco. Os resultados demonstram o potencial da abordagem proposta no apoio ao diagnóstico médico, especialmente em contextos de alta demanda por exames.
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