Classificando Graus de Pterígio Utilizando Aprendizado de Máquina

Abstract

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.