CLASSIFICAÇÃO PARA UROFLUXOMETRIA SONORA

INTRODUÇÃO: A urofluxometria ou fluxometria urinária, é um exame urológico não invasivo, tem o objetivo de avaliar o aparelho urinário inferior por meio da medição do fluxo de urina expelido durante a micção. Esse exame urológico é utilizado para diagnosticar os sintomas do trato urinário inferior, como obstrução da saída da bexiga e hipoatividade do detrusor, na qual inclui disfunção miccional e disfunção de armazenamento urinário. A urofluxometria baseada em som, representa uma nova abordagem para registrar padrões de fluxo urinário e medir parâmetros de maneira não invasiva. OBJETIVOS: Propor um modelo que detecte a alteração de padrão no fluxo urinário, baseado em machine learning. MATERIAIS E MÉTODO: A base de dados adotada representa 33 áudios, convertidos em imagens espectrogramas e, em seguida, 27 dessas imagens foram usadas para treinar o modelo e 6 para validar. O modelo de deep learning desenvolvido foi composto por 11 camadas e utilizado o Keras e TensorFlow como bibliotecas para implementação. O desempenho foi avaliado em termos de perda e acurácia para os dados de treinamento e validação. RESULTADOS: Os resultados preliminares mostraram que o modelo de deep learning apresentou uma boa acurácia nos dados de treinamento. Apesar do progresso, o modelo apresentou sinais de overfitting, indicando a necessidade de mais dados de validação para melhorar sua performance. CONSIDERAÇÕES FINAIS: Conclui-se, que há um vasto campo de aprendizado em inteligência artificial e deep learning, sendo um projeto promissor, para detectar alterações no fluxo urinário com mais dados e aprimoramentos.

PALAVRAS-CHAVE: Urofluxometria; Machine learning; Deep learning.