Classificação de padrões de esclerodermia utilizando deep learning - Cardoso, Fabio; Vilela, Verônica Silva; Araújo Filho, Ronaldo Carvalho; Lopes, Agnaldo; Mogami, Roberto; Figueiredo, Karla (Journal of Health Informatics, 2024)
Objetivo: A esclerodermia é uma doença que não é conhecida a causa e tem como consequência o enrijecimento da pele e dos órgãos internos. Diante disso, este trabalho tem como objetivo desenvolver modelos de deep learning para auxiliar os médicos na avaliação da progressão e mortalidade da doença. Método: Foram desenvolvidos modelos de classificação de padrões PIU e PINE com a arquitetura MobileNetV2, VGG16, ResNet50 e EfficientNet para imagens de tomografia computadorizada de pacientes com esclerodermia. Resultados: Todos os modelos alcançaram acurácia de 100% nos conjuntos de treino, validação e teste e, portanto, foi possível realizar a diferenciação dos padrões apresentados nas imagens de tomografia computadorizada de pacientes que estiveram no Hospital Pedro Ernesto durante o período de 2017 e 2022. Conclusão: Dentre os modelos avaliados, o melhor é a MobileNetV2 devido possuir a menor quantidade de parâmetros entre todas as arquiteturas avaliadas neste trabalho.