Classificação de Doença Hepática Gordurosa Não Alcoólica em Imagens Térmicas usando Temporal Convolutional Networks

Marcos Vinícius Araújo Farias, I. F. S. D. Silva, A. C. Silva, Henrique Manoel de Araújo Martins Filho, Anselmo Cardoso de Paiva
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Abstract

Dentre as patologias hepáticas existentes, a Doença Hepática Gordurosa Não Alcoólica (DHGNA) é aquela que afeta a maior parcela da população mundial, aproximadamente 2 bilhões de pessoas. A DHGNA possui chances consideráveis de evoluir para quadros clínicos mais graves, como fibrose e cirrose hepática, representando sérios riscos à vida dos pacientes. Desse modo, é vital que sua detecção seja feita de maneira ágil, precisa e preferencialmente não invasiva, sendo a utilização de imagens térmicas um método de grande respaldo nesse âmbito. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo de classificação de DHGNA a partir de séries temporais em termografias. Foram utilizadas Temporal Convolutional Networks aliadas a estratégias de processamento de imagens na composição da proposta.
利用时间卷积网络热图像对非酒精性脂肪性肝病进行分类
在现有的肝脏疾病中,非酒精性脂肪性肝病(nafld)影响着世界上最大的人口比例,约20亿人。nafld有相当大的机会发展为更严重的临床症状,如纤维化和肝硬化,对患者的生命构成严重威胁。因此,快速、准确、最好是非侵入性的检测是至关重要的,热成像是这一领域的一种重要支持方法。本文提出了一种基于热成像时间序列的nafld分类模型的发展。采用时间卷积网络和图像处理策略组成方案。
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