Uso de uma rede neural convolucional para detecção de covid-19 automática através de imagens de Raio-x

Abstract

Este trabalho tem como objetivo avaliar a eficácia do uso de redes neurais na detecção de COVID-19 por meio de radiografia de tórax. Com base em uma pesquisa bibliográfica, será definida a metodologia para a construção da rede neural, que será treinada com dados coletados de fontes confiáveis e analisados para avaliar a acurácia da detecção. A utilização de redes neurais pode ser uma alternativa promissora e não-invasiva para o diagnóstico de COVID-19, especialmente em regiões onde os testes de PCR são escassos ou demorados. Além disso, o uso de redes neurais pode oferecer vantagens em relação a outras formas de diagnóstico, como a tomografia computadorizada (TC), pois as radiografias de tórax são mais amplamente disponíveis e menos onerosas. No entanto, é importante considerar as limitações e desafios encontrados no uso de redes neurais para esse fim, como a falta de especificidade em casos leves ou assintomáticos e a necessidade de equipamentos de qualidade e profissionais treinados para interpretar as imagens. Com este estudo, espera-se contribuir para o avanço do diagnóstico de COVID-19 por meio de métodos não-invasivos e eficazes, além de identificar possíveis limitações e desafios no uso de redes neurais para esse fim.