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Prezi AI.

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Transcript

A

R

SUMÁRIO

  • COVID-19?
  • Análise de imagens
  • Convolution Neural Network!
  • O que é convolução?
  • O que são feature maps?
  • VGG?
  • Detecção de objetos
  • Faster R-CNN
  • VGG como extrator de características na Faster R-CNN

DEEP LEARNING APLICADO À DETECÇÃO DE COVID-19

C

COVID-19

  • É uma doença causada pelo SARS-COV-2 que é um vírus da família corona vírus;
  • Vírus desta família causam infecções respiratórias, geralmente, pneumonia;
  • Cerca de 80% dos pacientes podem ser assintomáticos;
  • 5% dos casos que requerem atendimento hospitalar podem necessitar de internação;
  • A taxa de contágio é elevada;

CV

COMO IDENTIFICAR PNEUMONIA CAUSADA POR COVID-19

  • RT-PCR - Reverse Transcription - Polymerase Chain Reaction;
  • Utiliza técnicas de biologia molecular para identificar a presença do SARS-COV-2 no organismo da pessoa;
  • Sorologia – Teste imunológico;
  • Tomografia Computadorizada;
  • Imagens de raio X de pulmão;

POR QUE UTILIZAR IMAGENS RAIO X AO INVÉS DO TESTE RC-PCR

RAIO - X

  • Os exames RT-PCR e imunológico tem custo elevado e o resultado é demorado;
  • Nem todos os hospitais possuem tomógrafos pois é um aparelho de custo elevado;
  • Porém, a maioria dos hospitais do Brasil possuem sistemas de radiografia, consequentemente, seu custo é reduzido;
  • Entretanto, depender de um profissional de radiologia pode ser demorado além de introduzir erros no diagnóstico;
  • Redes neurais podem ser a solução!;

ANÁLISE DE IMAGENS

ANÁLISE

Dado uma imagem de entrada, então, deve-se:

  • Pré processa-la;
  • Extrair características;
  • Selecionar tais características;
  • Classificar as imagens em grupos;
  • Pós processar a imagem;
  • Finalmente, rotular a imagem!

  • Como fazer em MUITAS IMAGENS?

É um processo lento e exige muito trabalho manual!

RX

ANÁLISE DE IMAGENS – RADIOLOGISTA

Fácil de errar!

NORMAL

COVID-19

PNEUMONIA

DL

ANÁLISE DE IMAGENS DEEP LEARNING

  • Uso de redes neurais convolucionais (Convolutional Neural Networks) aplicados à análise de imagens;

end-to-end

É necessário um banco de imagens muito grande.

O QUE SÃO CONVOLUCÕES?

CONVOLUCÕES

  • É uma operação matemática entre duas funções f e g que produz uma Terceira função f*g expressando como a forma de uma é modificada pela outra;

1

CONVOLUÇÕES EM IMAGENS

stride

3X3

7X7

8x8

2

CONVOLUÇÕES EM IMAGENS

3X3X3

Filtro (H)

7X7X3

8X8X3

Imagem de Saída (O)

Imagem de Entrada (I)

3

REDES CONVOLUCIONAIS

  • Cada neurônio é conectado à parte dos neurônios da camada anterior;
  • Os pesos “deslizam” pelos neurônios assim como na convolução;

4

REDES CONVOLUCIONAIS

  • Cada neurônio é conectado à parte dos neurônios da camada anterior;
  • Os pesos “deslizam” pelos neurônios assim como na convolução;
  • Várias camadas

FEATURE MAPS

  • Também chamado de mapa de ativação;
  • É o que modelo aprende sobre uma determinada imagem;
  • É Gerado quando o filtro “desliza” sobre toda a imagem;

FEATURE MAPS

1

FEATURE MAPS

Aprende “características” da imagem, tais como:

  • Forma;
  • Cor;
  • Bordas;

Robin, by Chris Heald

ARQUITETURAS DAS REDES

ImageNet- Challenge

LeNET- 5

VGGNet

AlexNET

Znet

ARQUITETURAS DAS REDES

Reconhecimento de dígitos escritos à mão

Melhora os hiperâmentros da AlexNet

Arquitetura mais uniforme e mais profunda

ReLu, Dropout, Normalização

1

VGG

  • O max pooling toma o maior valor em uma região nxn, neste caso, n=2;

2

VGG

  • Convolução de tamanho 3x3 e max pooling de tamanho 2x2;
  • Possui 16 ou 19 camadas;
  • Usada como extractor de características;

3

VGG

FASTER R-CNN

  • Redes de detecção de objeto;

Title

Faster R_CNN

R-CNN

Fast

R-CNN

Utiliza a busca seletiva para extrair 2000 regiões da imagem.

As imagens são agora dadas como entrada para uma CNN. Utiliza busca seletiva.

Uma rede neural separada é utilizada para prever as regiões.

1

FASTER R-CNN

  • A VGG é utilizada como rede de proposta de região;
  • Tempo de teste é cerca de 250 vezes mais rápido que a R-CNN;

2

COVID FASTER R-CNN

  • Introduz o uso da VGG como extrator de características para aplicar à Faster R-CNN;
  • Pretende utilizar o modelo para detectar a presença ou ausência de pneumonia causada por COVID-19;

3

COVID FASTER R-CNN – DATASET

  • O banco de imagem COVIDx é colaborativo e está em constante evolução;
  • Embora o banco de imagens original possua 3 classes, o problema foi tratado como um problema de 2 classes: COVID Positivo vs COVID Negativo;

4

COVID FASTER R-CNN – TREINO E TESTE

  • K-Fold Cross-validation;
  • k=10;
  • O treino foi executado no Google Colaboratory (GPU + 12GB RAM);
  • A dimensão de entrada das imagens da rede foi 224x224x3;

5

COVID FASTER R-CNN – RESULTADOS

  • A rede proposta obteve desempenho melhor que a COVID-Net, a qual foi especificamente projetada para o problema de classificação de pneumonia causada por COVID-19;
  • É a evolução da Faster R-CNN;
  • Explorar a utilização desta rede aplicada ao problema de COVID19;
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