Classificação de Blocos de Imagens de Padrões Radiológicos Pulmonares com Resampling SMOTE

  • Johanna Elisabeth Rogalsky
  • Jeovane Honório Alves
  • Lucas Ferrari de Oliveira
DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2018.3688

Resumo


Doenças Pulmonares Difusas podem afetar o parênquima pulmonar, causando deficiências respiratórias até a quase completa perda de função, sendo necessária uma avaliação mais precisa para um diagnóstico concreto. Utilizando-se de técnicas computacionais, a proposta deste trabalho é utilizar descritores de características (LBP, CLBP, histograma de níveis de cinza e GLCM) para a classificação de padrões pulmonares, auxiliando radiologistas no diagnóstico dessas doenças. Utilizando uma abordagem baseada em blocos, resampling SMOTE e o classificador SVM, uma taxa de acerto de 87,41% e sensibilidade de 88,31% foram alcançadas.

Publicado
26/07/2018
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ROGALSKY, Johanna Elisabeth; ALVES, Jeovane Honório; DE OLIVEIRA, Lucas Ferrari. Classificação de Blocos de Imagens de Padrões Radiológicos Pulmonares com Resampling SMOTE. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 18. , 2018, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2018 . ISSN 2763-8952. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas.2018.3688.