DESCRITORES DE TEXTURA FILOGENÉTICOS APLICADOS A IMAGENS VOLUMÉTRICAS

Autoria: Patrick Ryan Sales dos Santos (Org.); Patrick Ryan Sales dos Santos; Antonio Oseas de Carvalho Filho

ISBN: 978-65-5337-256-6

DOI: 10.46898/rfb.mponupr5zfvb

Resumo

A COVID-19 é uma doença infecciosa causada por um tipo recém-descoberto de coronavírus, denominado SARS-CoV-2. Desde a descoberta da doença, no final de 2019, a COVID-19 tornou-se uma preocupação mundial, principalmente pelo seu elevado grau de contágio. Em outubro de 2020, o número de casos confirmados de COVID-19 reportados à World Health Organization já ultrapassava 36 milhões no mundo, enquanto o número de mortes ultrapassava 1 milhão. Em virtude dos impactos causados pela doença, a literatura tem intensificado seus esforços no estudo de abordagens voltadas à detecção da COVID-19, visando auxiliar e facilitar o processo de diagnóstico da doença. Este trabalho propõe a aplicação de descritores de textura baseados nas relações filogenéticas entre as espécies para a caracterização de volumes segmentados de exames de Computed Tomography (CT) e posterior classificação das regiões em COVID-19, sólidas ou não nódulos. Para avaliar o método proposto, foram utilizadas imagens provenientes de três conjuntos de dados distintos. Os resultados mostraram-se promissores, com uma acurácia de 99,25%, recall de 99,25%, precision de 99,24%, F1-score de 99,24% e AUC de 0,96. O trabalho apresenta um método robusto, simples e eficiente, que pode ser facilmente aplicado em imagens 2D e/ou 3D, sem limitações em relação à dimensionalidade das imagens.

Palavras-chave: COVID-19, Tomografia Computadorizada, Análise de textura 3D, Diversidade Filogenética