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Classificação de Esteatose Hepática Não Alcoólica em Imagens Térmicas da Região do Fígado Utilizando Redes Neurais Convolucionais
Author(s) -
Daniel Moreira Pinto,
Johnatan Carvalho Souza,
Aristófanes Corrêa Silva,
Henrique Manoel de Araújo Martins Filho,
Anselmo Cardoso de Paiva,
Renato Amaro Zângaro
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbcas.2021.16074
Subject(s) - physics
A esteatose hepática não alcoólica (DHGNA) é a doença de fígado de maior incidência no mundo, afetando cerca de 1,5 bilhão de pessoas. Ela possui uma alta taxa de mortalidade e, se não for diagnosticada e tratada cedo, pode evoluir para sérias complicações no fígado, portanto seu diagnóstico deve ser rápido e eciente. A aferição da temperatura do corpo humano via termograa é um método não invasivo para detectar a DHGNA. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar um método para classicação de DHGNA em imagens de termograa de fígado. Utilizando redes neurais convolucionais e técnicas de processamento de imagens, o método proposto foi capaz alcançar uma acurácia de 96%, sensibilidade de 91% e especicidade 97%.

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