Detección de la tuberculosis con algoritmos de Deep Learning en imágenes de radiografías del tórax / Tuberculosis detection with deep learning algorithms in chest X-ray images / Detecção de tuberculose com algoritmos de aprendizagem profunda em imagens de raio-X do tórax

RESUMEN

Se estima que en 2019 murieron alrededor de 1,4 millones de personas infectadas por tuberculosis, gran parte de ellos en países en desarrollo. Si la tuberculosis se hubiera diagnosticado oportunamente se habría evitado la muerte de las personas infectadas. Uno de los métodos de detección de tuberculosis más relevante es el análisis de radiografías del tórax; sin embargo, contar con profesionales altamente capacitados para el diagnóstico de la tuberculosis en todos los centros de salud es imposible en los países emergentes, este es uno de los principales motivos de que este método no sea ampliamente usado. En las últimas décadas las redes neuronales han tenido un papel muy relevante en la solución de problemas de la sociedad y en especial en el sector salud. Se ha empleado tres algoritmos de aprendizaje profundo reconocidos en el desarrollo de visión computacional que son VGG19, MobileNet e InceptionV3, se ha logrado obtener resultados muy auspiciosos para la detección de la tuberculosis. Caso especial ha sido MobileNet que ha destacado entre las demás, dando resultados importantes en las diferentes métricas de evaluación empleadas. Además, MobileNet cuenta con una arquitectura menos compleja y los pesos obtenidos después del entrenamiento son muy menores en comparación de los otros dos algoritmos. Se concluye que MobileNet es el algoritmo de Deep Learning más eficiente a comparación de VGG19 e InceptionV3, cuenta con mejor precisión para la detección de la tuberculosis y; el costo computación y tiempo de procesamiento es significativamente menor.

ABSTRACT

It is estimated that around 1.4 million people infected with tuberculosis died in 2019, most of them in developing countries. If tuberculosis had been diagnosed in time, the death of infected people would have been prevented. One of the most relevant tuberculosis detection methods is the analysis of chest radiographs; However, having highly trained professionals for the diagnosis of tuberculosis in all health centers is impossible in emerging countries, this is one of the main reasons why this method is not widely used. In recent decades, neural networks have played a very relevant role in solving problems in society and especially in the health sector. Three recognized Deep Learning algorithms have been used in the development of computational vision that are VGG19, MobileNet and InceptionV3, it has been possible to obtain very auspicious results for the detection of tuberculosis. MobileNet has been a special case, which has stood out among the others, giving important results in the different evaluation metrics used. In addition, MobileNet has a less complex architecture and the weights obtained after training are very less compared to the other two algorithms. It is concluded that MobileNet is the most efficient Deep Learning algorithm compared to VGG19 and InceptionV3, it has better precision for the detection of tuberculosis and the computational cost and processing time is significantly lower.

RESUMO

Estima-se que cerca de 1,4 milhão de pessoas infectadas com tuberculose morreram em 2019, a maioria delas em países em desenvolvimento. Se a tuberculose tivesse sido diagnosticada a tempo, a morte de pessoas infectadas teria sido evitada. Um dos métodos de detecção de tuberculose mais relevantes é a análise de radiografias de tórax; No entanto, ter profissionais altamente capacitados para o diagnóstico da tuberculose em todos os centros de saúde é impossível nos países emergentes, esse é um dos principais motivos pelo qual esse método não é amplamente utilizado. Nas últimas décadas, as redes neurais têm desempenhado um papel muito relevante na resolução de problemas na sociedade e principalmente no setor da saúde. Três algoritmos de aprendizado profundo reconhecidos foram usados no desenvolvimento da visão computacional que são VGG19, MobileNet e InceptionV3, sendo possível obter resultados muito auspiciosos para a detecção da tuberculose. A MobileNet tem sido um caso especial, que tem se destacado entre os demais, apresentando resultados importantes nas diferentes métricas de avaliação utilizadas. Além disso, o MobileNet possui uma arquitetura menos complexa e os pesos obtidos após o treinamento são muito menores em comparação com os outros dois algoritmos. Conclui-se que o MobileNet é o algoritmo de aprendizado profundo mais eficiente em comparação ao VGG19 e ao InceptionV3, possui melhor precisão para detecção de tuberculose e; o custo de computação e o tempo de processamento são significativamente menores.