Un médico que asiste al sistema de diagnóstico de COVID-19 para categorizar casos positivos usando imágenes de radiología
Los investigadores se plantearon como objetivo tratar de ayudar a los médicos al proporcionar los datos de un prediagnóstico de los pacientes con COVID-19 utilizando imágenes de radiología de los pacientes.
Metodología
Primero las imágenes de radiología pulmonar de entrada se procesan utilizando filtros gaussianos para que la imagen se mejore. Después se segmentan con morfología matemática asociado a un elemento en forma de disco. Posteriormente las estadísticas de segundo orden se obtienen en las porciones segmentadas de pulmón en las imágenes. Estas estadísticas se utilizan para realizar la clasificación en pacientes de COVID-19.
Después de tener todo lo anterior, se toman solo las imágenes con casos positivos y se realza la región de interés. Las imágenes mejoradas están en el proceso de segmentación para obtener la porción requerida del pulmón afectado usando la morfología matemática y finalmente la longitud y el ancho de las porciones de pulmón afectadas se miden contando la cantidad de pixeles en la sección horizontal y vertical.
Resultados
Los investigadores comentaron que el rendimiento del sistema de diagnóstico automatizado se evalúa mediante el modelo de clasificación de arboles de decisión con las estadísticas, se utilizaron 40 imágenes de tomografía computarizada de pulmón positivas para COVID-19. Esta investigación se presenta en etapa inicial, por lo tanto, no se pudieron obtener y procesar una mayor cantidad de imágenes de radiología.
Los investigadores propusieron un marco de diagnostico automatizado de asistencia medica basado en el aprendizaje automático para tratar problemas de COVID-19. Este se ha implementado en imágenes de radiología pulmonar donde se utilizo para identificar casos positivos en COVID-19. Los resultados finales del sistema ya antes mencionado serán tratados como resultados preliminares o previos al diagnostico en base a los cuales los médicos tratarán a los pacientes de alto riesgo con mayor prioridad y los negativos se mantendrán en observación.
Referencia
B. Gopinath, S. A. Kumar and S. Sasikala, «A Physician Assisting COVID-19 Diagnosis System to Categorize Positive Cases using Radiology Images,» 2021 International Conference on Advancements in Electrical, Electronics, Communication, Computing and Automation (ICAECA), 2021, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICAECA52838.2021.9675653.
