Você está aqui: Página Inicial > Notícias > Geral > Covid-19 > Pesquisadores estudam identificação da Covid-19 por raio-x
conteúdo

Notícias

Pesquisadores estudam identificação da Covid-19 por raio-x

Campo Mourão

publicado: 05/05/2020 10h45 última modificação: 31/10/2022 10h11
Imagens podem ajudar na identificação do vírus (Imagem: Freepik)

Imagens podem ajudar na identificação do vírus (Imagem: Freepik)

Usando apenas imagens de raio-x, pesquisadores desenvolveram um estudo para identificar, através delas, a pneumonia causada pela Covid-19. Um dos integrantes da pesquisa é o professor do Departamento de Computação do Câmpus Campo Mourão, Diego Bertolini.

Os pesquisadores analisaram as imagens CXR (radiografia de tórax), considerando diferentes métodos de extração de características para classificar os tipos de pneumonia e, consequentemente, identificar a presença da Covid-19 entre as pneumonias causadas por outros microrganismos. Com as imagens CXR, segundo os pesquisadores, a textura é provavelmente o principal atributo visual encontrados nas imagens. Os descritores de textura selecionados foram escolhidos por apresentarem bom desempenho em análise de imagens médicas. Nesta abordagem, segundo o grupo, foi alcançada uma taxa de identificação da Covid-19 de 89%.

Para o professor Bertolini, este tipo de radiografia CXR, apesar de oferecer imagens menos ricas em termos de conteúdo se comparadas a imagens de tomografia computadorizada, é um exame que disponibiliza as imagens mais rapidamente, além de ser muito mais barato e disponível em mais unidades de atendimento básico de saúde.

A base de dados, conforme informado pelos pesquisadores, é composta de imagens obtidas de pacientes sem pneumonia e outras de pacientes com seis tipos diferentes provocadas por fungos, bactérias ou vírus (Covid-19, Sars, Mers, Varicella, Streptococcus e Pneumocystis). 

O estudo denominado “Identificação da COVID-19 em radiografias de tórax em cenários de classificação plana e hierárquica” (COVID-19 identification in chest X-ray images on flat and hierarchical classification scenarios) foi submetido à revista científica "Computer Methods and Programs in Biomedicine" e já está disponível na plataforma arXiv.

O grupo é coordenado pelo professor Yandre Maldonado e Gomes da Costa (Universidade Estadual de Maringá - UEM), e tem como integrantes, além do professor Diego Bertolini,  os professores Lucas de Oliveira Teixeira (UEM), Rodolfo Miranda Pereira (Instituto Federal do Paraná - IFPR) e Carlos Nascimento Silla Jr (Pontifícia Universidade Católica do Paraná – PUC-PR).