Detecção Invariante à Domínio de Aparatos Médicos em Imagens de Radiografias Simples do Tórax

Resumo

Imagens de raio-X do tórax desempenham um papel crucial na medicina moderna, sendo uma ferramenta acessível e de fácil utilização para radiologistas identificarem doenças e avaliarem o posicionamento adequado de aparatos médicos. Garantir o correto posicionamento desses aparatos é vital para a saúde do paciente, especialmente em casos de risco, onde os exames de raio-X são frequentes. Com o avanço das técnicas de aprendizado profundo no auxílio ao diagnóstico, surge a necessidade de detectar com precisão o posicionamento dos aparatos médicos em imagens de raio-X. Entretanto, métodos off-the-shelf costumam apresentar muitas limitações, como custo elevado e diferenças nos protocolos de aquisição entre instituições, o que afeta sua eficácia. Desta forma pretende-se utilizar, neste projeto, dados de diferentes domínios durante o treinamento dos modelos, visando alcançar uma capacidade de generalização robusta, mesmo em cenários fora da distribuição. Além disso, pretendemos avaliar a eficácia clínica de nossa abordagem por meio de validação cruzada interinstitucional. Até o momento, não encontramos na literatura métodos descrevam objetivamente o deslocamento de domínio em imagens de raio-X e que ofereçam soluções para resolver o problema de detecção de aparatos médicos nesse contexto. Espera-se poder desenvolver um método, baseado em redes neurais, que consiga resolver esse problema e adereçar todos os pontos discutidos.