Classificação de imagens de CT de tórax no contexto da COVID-19 - Shen, Liang (2025)
Esta dissertação aborda o desenvolvimento de métodos computacionais para melhorar o acompanhamento de pacientes com COVID-19 por meio de tomografias computadorizadas (CT) de tórax. Enquanto abordagens tradicionais de aprendizado profundo se concentram na classificação de fatias isoladas e carecem de validação ampla em diferentes conjuntos de dados, esta pesquisa propõe o uso de agregadores para analisar o exame como um todo, explorando informações extraídas de modelos pré-treinados, como o COVIDNet. Os experimentos, realizados em diversos conjuntos de dados, incluindo um inédito do Hospital Universitário da USP (HU-USP), demonstraram que é possível alcançar alto desempenho com treinamento reduzido e sem a necessidade de segmentações manuais. Além disso, mostramos a viabilidade de reduzir a quantidade de fatias analisadas, o que pode viabilizar exames com menor exposição à radiação. Esses avanços destacam o potencial da inteligência artificial para tornar o acompanhamento da COVID-19 mais eficiente, adaptável e seguro para os pacientes.