Anàlisi i processament d'imatges de radiografia de tòrax per ajudar en la detecció del COVID-19 i de malaties pulmonars.
S'han realitzat algorismes d'intel·ligència artificial basats en xarxes neuronals convolucionals, anomenades en anglès Convolutional Neural Networks o CNNs.
Els algorismes implementats són:
-
Models CNN de detecció de pulmons.
-
Algorismes de divisió dels pulmons en quadrícules.
-
Models CNN de classificació d'imatges de radiografia segons si contenen o no embassament pleural* / "pleural effusion".
* L'embassament pleural és una acumulació excessiva de líquid que es situa en l'espai pleural, que és una regió entre el pulmó i la membrana externa que el cobreix.
El mètode més utilitzat per detectar l'embassament pleural és realitzar una radiografia de tòrax. En una radiografia l'embassament es representa com a regions de color blanc.
Si es detecta embassament pleural es pot confirmar que un pacient no tindrà COVID-19.
-
VERSIÓ 1: 1 requadre / bounding box pels 2 pulmons
-
VERSIÓ 2: 1 requadre / bounding box per pulmó
- Classificador 1: dataset d'entrada conté imatges de radiografia de tòrax
- Classificador 2: dataset d'entrada conté imatges de pulmons
- Classificador 3: dataset d'entrada conté imatges de les regions dels pulmons on pot haver embassament pleural
