Publicado em revista de renome internacional o estudo da UPM relativo à classificação automática de doenças baseada em fotografia tirada por telemóvel a imagem de raio-x do tórax

Estrutura de rede de aprendizagem profunda para autocorreção da transformação de projeção e classificação automática de doenças com base no treino de dados sintéticos

Uma equipa de investigação do Curso de Doutoramento em Tecnologia Informática Aplicada da Universidade Politécnica de Macau (UPM), constituída pelo aluno Chong Chak Fong, em colaboração com o assistente Yang Xu, o professor adjunto Wang Yapeng, o professor adjunto Ng Koon Kei e a professora adjunta Luo Wuman, apresentou um algoritmo inovador com base na aprendizagem profunda de inteligência artificial para melhorar a precisão da classificação automática de doenças baseada na radiografia do tórax. Os resultados foram publicados no artigo académico Image Projective Transformation Rectification with Synthetic Data for Smartphone-Captured Chest X-Ray Photos Classification, na prestigiada revista académica internacional “Computers in Biology and Medicine”, tendo como objectivo apoiar o desenvolvimento científico da indústria da Big Health de Macau.

“Computers in Biology and Medicine” é uma revista periódica de intersecção entre as áreas da ciência da computação, biologia e medicina e que apresenta os avanços revolucionários na aplicação da computação nas ciências biológicas e na medicina. A revista está disponível em bancos de dados de renome internacional, como o SCIE e o Scopus, sendo classificada como SCIE Q1 da Biologia (primeiros 7,61%); SCIE Q1 da Ciência da Computação e Aplicação Interdisciplinar (primeiros 16,36%); SCIE Q1 da Engenharia e Biomedicina (primeiros 16,67%); e SCIE Q1 da Matemática e Biologia Computacional (primeiros 7,27%).

Actualmente, a radiografia do tórax é amplamente utilizada na análise e diagnóstico de doenças. A equipa de investigação da UPM utiliza a tecnologia de aprendizagem profunda na área de inteligência artificial informática para realizar gradualmente a identificação automática de doenças através da radiografia digital do tórax. Os resultados da pesquisa usaram tecnologia de ponta em computação e inteligência artificial, incluindo a rede neural convolucional profunda, a aprendizagem em conjunto (Ensemble learning), o algoritmo genético e a tecnologia de processamento de imagens, entre outros, podendo o modelo algorítmico desenvolvido aumentar significativamente a respectiva precisão na imagem captada a película de raio-x do tórax, contribuindo assim para a popularização de eHealth, diagnósticos à distância e algoritmos de classificação automática de doenças baseada na radiografia do tórax.