Resumo

BELMAN-LOPEZ, Carlos Eduardo. Detección de COVID-19 y otros casos de neumonía utilizando redes neuronales convolucionales e imágenes de rayos-X. Ing. Investig. [online]. 2022, vol.42, n.1, e108.  Epub 29-Out-2021. ISSN 0120-5609.  https://doi.org/10.15446/ing.investig.v42n1.90289.

Dado que es esencial detectar los casos positivos y tratar a los pacientes afectados rápidamente para mitigar el impacto del COVID-19, los rayos-X han sido investigados para la detección del virus, en conjunto con modelos de aprendizaje profundo, eliminando desventajas como la escasez de kits de prueba RT-PCR, sus elevados costos y la larga espera por los resultados. La contribución de este estudio es presentar nuevos modelos para detectar COVID-19 y otros casos de neumonía utilizando imágenes de rayos-X y redes neuronales convolucionales, proporcionando diagnósticos precisos escenarios de clasificación binaria y categórica. La precisión en la clasificación fue mejorada y el sobreajuste fue evitado mediante 2 acciones: (1) aumentando el tamaño del conjunto de datos, al mismo tiempo que los escenarios de clasificación fueron balanceados; y (2) agregando técnicas de regularización y optimizando los hiperparámetros. Adicionalmente, la capacidad y tamaño de los modelos fueron reducidos tanto como fue posible, convirtiendo a los modelos finales en una opción perfecta para ser desplegados localmente en dispositivos con capacidades limitadas y sin necesidad de acceso a Internet. El impacto de hiperparámetros clave fue puesto a prueba utilizando paquetes modernos de aprendizaje profundo. Los modelos finales obtuvieron una precisión de 99,17 y 94,03 % para los escenarios binario y categórico respectivamente, logrando un rendimiento superior en comparación con otras propuestas en la literatura y utilizando un número significativamente menor de parámetros. Los modelos también pueden ser colocados sobre una plataforma digital para proporcionar diagnósticos al instante y superar la escasez de expertos y radiólogos.

Palavras-chave : coronavirus; COVID-19; redes neuronales convolucionales; aprendizaje profundo; imágenes rayos-X de tórax; neumonía.

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