CovNet-UFCSPA: ayudando en el diagnóstico de neumonía por coronavirus
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1377Palabras clave:
COVID-19, Aprendizaje Profundo, CNNResumen
Objetivo: Este estudio presenta la arquitectura CovNet-UFCSPA, que incorpora datos de preprocesamiento de imágenes clínicas (radiografías) y algoritmos de aprendizaje profundo. Método: Se utilizaron un total de 24,235 imágenes para el entrenamiento, validación y prueba del modelo, identificando áreas en las radiografías que influyen en la decisión del modelo. Resultado: La arquitectura alcanzó un recall del 99% en la clasificación de radiografías de pacientes del Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). La aplicación de la técnica CLAHE mejoró la región de interés en las radiografías, reduciendo la tasa de falsos negativos de 187 a 9. Conclusión: En comparación con las arquitecturas Resnet50 V2 e Inception V3, CovNet-UFCSPA demostró superioridad en las tasas de falsos negativos, verdaderos positivos y recall.
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