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.