Classificando Graus de Pterígio Utilizando Aprendizado de Máquina

Autores

  • Erik Jhones Freitas do Nascimento SBIS
  • David Victor Cavalcante
  • Ana Carolina Silva Abreu
  • Diego Parente Paiva Mesquita
  • Amauri Holanda de Souza Júnior

Palavras-chave:

Pterígio, Aprendizado de Máquina, Redes Neurais de Computação

Resumo

Objetivos: Pterígio é uma condição ocular resultante do crescimento de tecido subconjuntival ao longo da córnea, podendo comprometer a visão quando em grau avançado. Essa condição é particularmente comum entre trabalhadores frequentemente expostos à luz, muitos dos quais vivem em regiões com acesso precário à rede de saúde, o que naturalmente dificulta o diagnóstico. Este trabalho apresenta uma abordagem automatizada para a classificação de graus de avanço de Pterígio usando redes neurais a partir de imagens. Métodos: Para validar a abordagem proposta, é utilizado e disponibilizado um novo banco de dados de imagens em diversos graus de avanço da patologia. Resultados: Dentre os modelos avaliados, destacam-se as redes neurais convolucionais, obtendo acurácia média de 95%. Conclusão: Uma nova base de dados foi disponibilizada. Adicionalmente, planeja-se disponibilizar o método na forma de um aplicativo móvel.

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Publicado

15-03-2021

Como Citar

Nascimento, E. J. F. do, Cavalcante, D. V., Abreu, A. C. S., Mesquita, D. P. P., & Souza Júnior, A. H. de. (2021). Classificando Graus de Pterígio Utilizando Aprendizado de Máquina. Journal of Health Informatics, 12. Recuperado de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/822

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