Associado da AACI publica artigo sobre detecção da COVID-19 em raios-X na revista eletrônica Applied Soft Computing




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Imagem: Reprodução.
O associado Francisco Nauber B. Gois publicou artigo na revista de alto impacto e de relevância na área da tecnologia.  O trabalho, que foi publicado em maio deste ano, aborda a detecção da COVID-19 em raios-X e tem como título “Explainable artificial intelligence-based edge fuzzy images for COVID-19 detection and identification”.
O artigo tem o objetivo de propor uma rede neural convolucional de transferência de várias entradas COVID-Net, para detectar instâncias COVID-19 a partir de raios-X do torso, motivadas pelos esforços de código aberto nessa área de pesquisa. Usando imagens de raios-X, foi possível escolher quatro redes neurais para prever a sua probabilidade. Foram considerados vários métodos para verificar as técnicas propostas na pesquisa.
A pesquisa foi elaborada em parceria com Qinhua Hu, Rafael Costa, Lijuan Zhang, Ling Yin,  Naercio Magaia e Victor Hugo C. de Albuquerque. Para os pesquisadores, “a triagem bem-sucedida de pacientes infectados com a COVID-19 é um passo crítico na luta contra a doença”.
Como resultado, o artigo mostra que usando o aprendizado de transferência e aproveitando os modelos pré-treinados, pode-se alcançar uma precisão muito alta na detecção da COVID-19. A pesquisa foi desenvolvida com o apoio do governo do Estado do Ceará, da Secretaria da Saúde do Estado, da Escola de Saúde Pública e da Fundação Cearense de Amparo à Pesquisa (Funcap).
Francisco Nauber B. Gois, associado da AACI. (Fonte: arquivo pessoal)
O associado, que é auditor de Controle Interno da Controladoria e Ouvidoria Geral do Estado (CGE), possui Doutorado em Informática Aplicada, com experiência nas áreas de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Foi professor da Universidade Federal do Ceará e analista do Serviço Federal de Processamento de Dados e possui mais de 15 anos de experiência na área de Tecnologia da Informação (TI).
Para mais informações e ter acesso ao artigo, clique no link: Explainable artificial intelligence-based edge fuzzy images for COVID-19 detection and identification – ScienceDirect

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