Otimizando o diagnóstico automatizado de glaucoma a partir de imagens de fundo de olho - Ceschini, Lucas Mayer; Policarpo, Lucas Micol; Rodrigues, Vinicius Facco; Righi, Rodrigo da Rosa; Ramos, Gabriel de Oliveira (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2022: Anais da XXII Escola Regional de Alto Desempenho da Região SulDO - 10.5753/eradrs.2022.19148, 2022)
Glaucoma é a principal causa mundial de perda irreversível de visão. Afim de viabilizar a implantação de uma ferramenta de diagnóstico de glaucoma para a clínica médica, um trabalho base foi selecionado e otimizado. Ao unificar duas redes de segmentação reduzimos o tempo de processamento em 24,24%, e adicionando uma segunda rede de classificação direta aumentamos a sensitividade do modelo em 3%, em comparação com o trabalho base.