Uso de Redes Complexas para Classificação de Doenças Pulmonares Intersticiais em Imagens de Tomografia Computadorizada

Doenças Pulmonares Intersticiais (DPIs) são caracterizadas pela cicatrização progressiva do interstício pulmonar e podem levar a insuficiência respiratória. Este artigo propõe um método de classificação de DPIs a partir de imagens de Tomografia Computadorizada (TC) mapeadas em uma Rede Complexa. Métricas de centralidade foram usadas com o objetivo de obter seus atributos texturais. Utilizando um classificador KNN, os resultados apresentaram uma acurácia média de 89.81%. Para os padrões de textura de DPI do tipo consolidação pulmonar e opacidade em vidro fosco, a acurácia do método foi de 90% e 86%, respectivamente, o que aponta o método proposto como promissor para estudos futuros em imagens de TC associadas a pacientes com COVID-19.