
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | University of Porto (FEUP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Science and Technology of Triângulo Mineiro (IFTM) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade de São Paulo (USP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | University of Bologna | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal de Uberlândia (UFU) | - |
| Autor(es): dc.creator | F. Roberto, Guilherme | - |
| Autor(es): dc.creator | C. Pereira, Danilo | - |
| Autor(es): dc.creator | S. Martins, Alessandro | - |
| Autor(es): dc.creator | A. A. Tosta, Thaína | - |
| Autor(es): dc.creator | Soares, Carlos | - |
| Autor(es): dc.creator | Lumini, Alessandra | - |
| Autor(es): dc.creator | B. Rozendo, Guilherme | - |
| Autor(es): dc.creator | A. Neves, Leandro | - |
| Autor(es): dc.creator | Z. Nascimento, Marcelo | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T16:21:51Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T16:21:51Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-12-31 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_12 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/309868 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/309868 | - |
| Descrição: dc.description | Covid-19 is a serious disease caused by the Sars-CoV-2 virus that has been first reported in China at late 2019 and has rapidly spread around the world. As the virus affects mostly the lungs, chest X-rays are one of the safest and most accessible ways of diagnosing the infection. In this paper, we propose the use of an approach for detecting Covid-19 in chest X-ray images through the extraction and classification of local and global percolation-based features. The method was applied in two datasets: one containing 2,002 segmented samples split into two classes (Covid-19 and Healthy); and another containing 1,125 non-segmented samples split into three classes (Covid-19, Healthy and Pneumonia). The 48 obtained percolation features were given as input to six different classifiers and then AUC and accuracy values were evaluated. We employed the 10-fold cross-validation method and evaluated the lesion sub-types with binary and multiclass classification using the Hermite Polynomial classifier, which had never been employed in this context. This classifier provided the best overall results when compared to other five machine learning algorithms. These results based in the association of percolation features and Hermite polynomial can contribute to the detection of the lesions by supporting specialists in clinical practices. | - |
| Descrição: dc.description | Faculty of Engineering University of Porto (FEUP) | - |
| Descrição: dc.description | Federal Institute of Education Science and Technology of Triângulo Mineiro (IFTM) | - |
| Descrição: dc.description | Science and Technology Institute Federal University of São Paulo (UNIFESP) | - |
| Descrição: dc.description | Department of Computer Science and Engineering (DISI) University of Bologna | - |
| Descrição: dc.description | Department of Computer Science and Statistics (DCCE) São Paulo State University (UNESP) | - |
| Descrição: dc.description | Faculty of Computer Science (FACOM) Federal University of Uberlândia (UFU) | - |
| Descrição: dc.description | Department of Computer Science and Statistics (DCCE) São Paulo State University (UNESP) | - |
| Formato: dc.format | 163-177 | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Chest X-ray images | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computer vision | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Covid-19 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Handcrafted features | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Percolation | - |
| Título: dc.title | Detection of Covid-19 in Chest X-Ray Images Using Percolation Features and Hermite Polynomial Classification | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: