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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBarbosa, Rodrigo Carvalho-
dc.creatorRosa, Renata Lopes-
dc.creatorSilva, Kátia Cilene Neles da-
dc.creatorZegarra Rodriguez, Demostenes-
dc.date.accessioned2021-07-01T18:28:38Z-
dc.date.available2021-07-01T18:28:38Z-
dc.date.issued2020-07-
dc.identifier.citationBARBOSA, R. C. et al. CT-FastNet: Detecção de COVID-19 a partir de Tomografias Computadorizadas (TC) de Tórax usando Inteligência Artificial. Brazilian Journal of Development, Curitiba, v. 6, n. 7, p. 50315-50330, jul. 2020. DOI:10.34117/bjdv6n7-619.pt_BR
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34117/bjdv6n7-619pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46623-
dc.description.abstractMany countries have been affected by the COVID-19, and health departments are facing delays to detect the new coronavirus symptoms. Artificial Intelligence (AI) models are designed for the automatic detection of respiratory diseases patterns using computed tomography (CT) scans of the chest. However, the training time consumed by the algorithms is a key parameter that is not properly attended. In this article, we propose an AI solution using an activation function that helps to obtain a low training time. Experimental results show that our proposal overcome several deep learning architectures, such as the 3D deep Convolutional Neural Network to Detect COVID-19 (DeCoVNet).pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherBrazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda.pt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceBrazilian Journal of Developmentpt_BR
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectTomografia computadorizadapt_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.subjectComputed tomographypt_BR
dc.titleCT-FastNet: Detecção de COVID-19 a partir de Tomografias Computadorizadas (TC) de Tórax usando Inteligência Artificialpt_BR
dc.title.alternativeCT-FastNet: Detection of COVID-19 From Chest Computed Tomography (CT) Images Using Artificial Intelligencept_BR
dc.typeArtigopt_BR
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