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https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3497| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | MELHORIA DE IMAGENS DE RAIO X PARA DETECÇÃO DE PNEUMONIA POR COVID-19 |
| Autor(es): | Rodrigues, Aylla Christinne Feitosa |
| Primeiro Orientador: | Cardoso, Cristiane de Fátima dos Santos |
| Primeiro Membro da Banca: | dos Santos, Jucelino Cardoso Marciano |
| Segundo Membro da Banca: | Ferreira, Júlio César |
| Resumo: | A COVID-19 tem se mostrado um grande desafio para a humanidade. Além de ser uma doença altamente transmissível ela pode apresentar formas graves e levar ao óbito. O exame com maior disponibilidade e amplamente utilizado para detectar agravamento da condição dos pulmões no Brasil é a Radiografia de Tórax. Assim, esse trabalho tem o objetivo de promover melhoria nas imagens dessa natureza com vistas a facilitar a identificação dos padrões associados ao COVID-19. Essa análise inclui imagens de radiografia do tórax de pacientes com pneumonia confirmados de COVID-19, e de pacientes com pneumonia não covid. Um Algoritmo Genético (AG) foi empregado para melhorar os valores de CLAHE, correção de gamma e alongamento de contraste. O Filtro de Wiener (Wiener Filter) foi aplicado para redução de ruídos. Como resultado do Algoritmo Genético foi obtido os melhores parâmetros dos métodos de melhoria de imagens. Os resultados obtidos mostram um grande potencial do método e podem ajudar os médicos a detectarem o agravamento do COVID-19 de maneira rápida, barata e simples. |
| Abstract: | COVID-19 has proven to be a great challenge for humanity. In addition to being a highly transmissible disease, it can present severe forms and lead to death. The exam with the greatest availability and widely used to detect worsening of the condition of the lungs in Brazil is the Chest X-ray. Thus, this work aims to improve images of this nature in order to facilitate the identification of patterns associated with COVID-19. This analysis includes chest X-ray images from patients with confirmed COVID-19 pneumonia, and from patients with non-COVID pneumonia. A Genetic Algorithm (GA) was employed to improve the CLAHE values, gamma correction and contrast elongation. The Wiener Filter was applied for noise reduction. As a result of the Genetic Algorithm, the best parameters of the image improvement methods were obtained. The results obtained show the great potential of the method and can help physicians to detect the worsening of COVID-19 quickly, cheaply and simply. |
| Palavras-chave: | COVID-19 Algoritmo Genético Processamento Digital de Imagem Melhoria de imagem. |
| Área do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) |
| Idioma: | por |
| Pais: | Brasil |
| Editor: | Instituto Federal Goiano |
| Sigla da Instituição: | IF Goiano |
| Campus: | Campus Urutaí |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/3497 |
| Data do documento: | 28-Fev-2023 |
| Aparece nas coleções: | Bacharelado em Sistemas de Informação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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